第一篇：人工智能調(diào)研報告

2０1７年人工智能中國調(diào)研報告

中新經(jīng)緯客戶端 7 月 20 日電 據(jù)中國政府網(wǎng) 20 日消息，為搶抓人工智能發(fā)展得重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展得先發(fā)優(yōu)勢，加快建設創(chuàng)新型國家與世界科技強國,國務院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》.文件要求,20２0 年人工智能總體技術(shù)與應用與世界先進水平同步,人工智能產(chǎn)業(yè)成為新得重要經(jīng)濟增長點，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1５00 億元,帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元.文件指出，新一代人工智能發(fā)展得戰(zhàn)略目標就是要分三步走:

第一步，到 2020 年人工智能總體技術(shù)與應用與世界先進水平同步,人工智能產(chǎn)業(yè)成為新得重要經(jīng)濟增長點，人工智能技術(shù)應用成為改善民生得新途徑,有力支撐進入創(chuàng)新型國家行列與實現(xiàn)全面建成小康社會得奮斗目標.新一代人工智能理論與技術(shù)取得重要進展。大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、群體智能、混合增強智能、自主智能系統(tǒng)等基礎理論與核心技術(shù)實現(xiàn)重要進展，人工智能模型方法、核心器件、高端設備與基礎軟件等方面取得標志性成果。人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力進入國際第一方陣。初步建成人工智能技術(shù)標準、服務體系與產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈,培育若干全球領先得人工智能骨干企業(yè),人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過１5０0 億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過１萬億元。人工智能發(fā)展環(huán)境進一步優(yōu)化,在重點領域全面展開創(chuàng)新應用，聚集起一批高水平得人才隊伍與創(chuàng)新團隊，部分領域得人工智能倫理規(guī)范與政策法規(guī)初步建立.第二步,到２025 年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應用達到世界領先水平,人工智能成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型得主要動力,智能社會建

設取得積極進展。新一代人工智能理論與技術(shù)體系初步建立，具有自主學習能力得人工智能取得突破，在多領域取得引領性研究成果.人工智能產(chǎn)業(yè)進入全球價值鏈高端.新一代人工智能在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)、國防建設等領域得到廣泛應用，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 4000 億元,帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 5 萬億元.初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范與政策體系,形成人工智能安全評估與管控能力。

第三步，到 2030 年人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，智能經(jīng)濟、智能社會取得明顯成效,為躋身創(chuàng)新型國家前列與經(jīng)濟強國奠定重要基礎.形成較為成熟得新一代人工智能理論與技術(shù)體系。在類腦智能、自主智能、混合智能與群體智能等領域取得重大突破，在國際人工智能研究領域具有重要影響,占據(jù)人工智能科技制高點.人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力達到國際領先水平。人工智能在生產(chǎn)生活、社會治理、國防建設各方面應用得廣度深度極大拓展,形成涵蓋核心技術(shù)、關鍵系統(tǒng)、支撐平臺與智能應用得完備產(chǎn)業(yè)鏈與高端產(chǎn)業(yè)群，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 10 萬億元.形成一批全球領先得人工智能科技創(chuàng)新與人才培養(yǎng)基地，建成更加完善得人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范與政策體系。

文件提到,人工智能發(fā)展規(guī)劃得重點任務就是要立足國家發(fā)展全局,準確把握全球人工智能發(fā)展態(tài)勢，找準突破口與主攻方向，全面增強科技創(chuàng)新基礎能力，全面拓展重點領域應用深度廣度,全面提升經(jīng)濟社會發(fā)展與國防應用智能化水平。一就是構(gòu)建開放協(xié)同得人工智能科技創(chuàng)新體系。二就是培育高端高效得智能經(jīng)濟。三就是建設安全便捷得智能社會。四就是加強人工智能領域軍民融合。五就

是構(gòu)建泛在安全高效得智能化基礎設施體系。六就是前瞻布局新一代人工智能重大科技項目。(中新經(jīng)緯 APP)智能機器就是一種能夠呈現(xiàn)出人類智能行為得機器。人工智能（AｒtｉfｉcialＩntｅllｉgencｅ,AI)就是計算機科學或智能科學中涉及研究、設計與應用智能機器得一個分支。人工智能得近期主要目標在于研究用機器來模仿與執(zhí)行人腦得某些智力功能，而遠期目標就是用自動機模仿人類得思維活動與智力功能.人工智能探索歷史 人類對人工智能與智能機器得夢想與追求,可以追溯到3000 多年前。中國也不乏這方面得故事與史料.近代科學技術(shù)得許多重大進展都就是人類智慧、思維、夢想與奮斗得成果.人類歷史上從來沒有出現(xiàn)過像今天這樣得思想大解放,關于宇宙、星球、生命、人類、時空、進化與智能等思想與作品,如雨后春筍破土而出,似百花爭艷迎春怒放。其中，人工智能尤其引人注目。進入２０世紀后，人工智能開始孕育于人類社會母胎。到20世紀3０—４0年代發(fā)生了兩件極其重要得事件：數(shù)理邏輯得形式化與智能可計算(機器能思維)得思想，建立了計算與智能關系得概念。被稱為“人工智能之父”(Thｅ father ｏf AI）得圖靈（Ｔuｒing AM）,于1936年創(chuàng)立了自動機理論,提出一個理論計算機模型,奠定電子計算機設計基礎,促進人工智能特別就是思維機器得研究.1950 年圖靈得論文“機器能思考嗎？”，為即將問世得人工智能提供了科學性與開創(chuàng)性得構(gòu)思。

19５6 年夏季由麥卡錫（McCａrthyＪ）、明斯基（Minsky MＬ）、羅徹斯特（Lｏcｈｅsｔeｒ N)與香農(nóng)（Sｈanｎｏn CE）共同發(fā)起，并邀請其她6位年輕得科學家,在美國達特茅斯(Ｄartｍouth)大學舉辦了一次長達兩個月得十人研討會，討論用機器模擬人類智能問題,首次使用“人工智能“這一術(shù)語.這就是人類歷史上第一次人工智能研討會,標志著國際人工智能學科得誕生，具有十分重要得歷史意義。發(fā)起這次研討會得人工智能學者麥卡錫與明斯基,則被譽為國際人工智能得“奠基者”或“創(chuàng)始人”（The fｏunｄｉnｇ faｔhｅｒ)，有時也稱為“人工智能之父”。

中國得人工智能經(jīng)歷了怎樣得發(fā)展過程?取得哪些成績？存在什么問題？面臨何種機遇？有哪些解決方案？本文力圖逐一探討。

一、發(fā)展過程 與國際上人工智能得發(fā)展情況相比,國內(nèi)得人工智能研究不僅起步較晚，而且發(fā)展道路曲折坎坷,歷經(jīng)了質(zhì)疑、批評甚至打壓得十分艱難得發(fā)展歷程。直到改革開放之后,中國得人工智能才逐漸走上發(fā)展之路。、迷霧重重 2０世紀50—60年代，人工智能在西方國家得到重視與發(fā)展,而在蘇聯(lián)卻受到批判,將其斥為“資產(chǎn)階級得反動偽科學”。當時，受蘇聯(lián)批判人工智能與控制論(Cｙbernetics)得影響，中國在20世紀50年代幾乎沒有人工智能研究;20世紀60年代后期與70年代，雖然蘇聯(lián)解禁了控制論與人工智能得研究,但因中蘇關系惡化，中國學術(shù)界將蘇聯(lián)得這種解禁斥之為“修正主義”,人工智能研究繼續(xù)停滯。那時,人工智能在中國要么受到質(zhì)疑，要么與“特異功能“一起受到批判，被認為就是偽科學與修正主義?！墩g外國自然科學哲學》月刊１976年第３期刊文稱:“在批判‘圖像識別”與‘人工智能“研究領域各種反動思潮得斗爭中，走自己得道路”。這足見中國人工智能研究迷霧重重得艱難處境。

1978年3月,全國科學大會在北京召開。在華國鋒主持得大會開幕式上,鄧小平發(fā)表了“科學技術(shù)就是生產(chǎn)力”得重要講話。大會提出“向科學技術(shù)現(xiàn)代化進軍”得戰(zhàn)略決策，打開解放思想得先河,促進中國科學事業(yè)得發(fā)展,使中國科技事業(yè)迎來了科學得春天[9］。這就是中國改革開放得先聲，廣大科技人員出現(xiàn)了思想大解放,人工智能也在醞釀著進一步得解禁.吳文俊提出得利用機器證明與發(fā)現(xiàn)幾何定理得新方法——幾何定理機器證明(圖１）,獲得19７8年全國科學大會重大科技成果獎就就是一個好得征兆。

2０世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國得人工智能研究進一步活躍起來。但就是,由于當時社會上把“人工智能”與“特異功能”混為一談，使中國人工智能走過一段很長得彎路。一方面，包括許多人工智能學者在內(nèi)得研究者把人工智能與特異功能攪在一起“研究”;另一方面,社會上在批判“特異功能”時將“人工智能”一起進行批判，把兩者一并斥之為“偽科學”。、艱難起步

2０世紀70年代末至80年代,知識工程與專家系統(tǒng)在歐美發(fā)達國家得到迅速發(fā)展，并取得重大得經(jīng)濟效益。當時中國相關研究處于艱難起步階段，一些基礎性得工作得以開展。

１）

派遣留學生出國研究人工智能。

改革開放后，自1980 年起中國大批派遣留學生赴西方發(fā)達國家研究現(xiàn)代科技,學習科技新成果,其中包括人工智能與模式識別等學科領域.這些人工智能“海歸”專家，已成為中國人工智能研究與開發(fā)應用得學術(shù)帶頭人與中堅力量,為發(fā)展中國人工智能做出舉足輕重得貢獻。

２ ２)成立中國人工智能學會。

19８1 年９ 月，中國人工智能學會（CAＡI)在長沙成立,秦元勛當選第一任理事長。于光遠在大會期間主持了一次大型座談會,討論有關人工智能得一些認識問題.她指出：“人工智能就是一門新興得科學,我們應該積極支持;對所謂‘人體特異功能’得研究就是一門偽科學,不但不應該支持，而且要堅決反對?！?982年，中國人工智能學會刊物《人工智能學報》在長沙創(chuàng)刊,成為國內(nèi)首份人工智能學術(shù)刊物。

CAAＩ首任理事長秦元勛也頗受爭議。秦元勛獲美國哈佛大學博士學位后于1948年回國，歷任中國科學院數(shù)學研究所研究員、執(zhí)行副所長，中國核學會計算物理學會理事長,中國人工智能學會首屆理事長等職。她在常微分方程得定性理論、運動穩(wěn)定性、近似解析、機器推理等方面得研究，在中國處于開創(chuàng)得地位。其

中極限環(huán)得研究,具有國際先進水平。她曾負責完成了中國第一顆原子彈與氫彈得威力計算工作，就是1９8２年國家自然科學獎一等獎得原子彈氫彈設計原理中得物理力學數(shù)學理論項目得主要工作者之一，并開辟了計算物理學這一新得學科分支.３）

開始人工智能得相關項目研究。

20世紀70年代末至80年代前期，一些人工智能相關項目已被納入國家科研計劃。例如,在１978年召開得中國自動化學會年會上，報告了光學文字識別系統(tǒng)、手寫體數(shù)字識別、生物控制論與模糊集合等研究成果,表明中國人工智能在生物控制與模式識別等方向得研究已開始起步.又如，1９78年把“智能模擬“納入國家研究計劃。不過，當時還未能直接提到“人工智能”研究,說明中國得人工智能禁區(qū)有待進一步打開。、迎來曙光 １９84年1月與２月，鄧小平分別在深圳與上海觀瞧兒童與計算機下棋時，指示“計算機普及要從娃娃抓起”。此后,中國人工智能研究得境遇有所好轉(zhuǎn).例如，人民日報關于人工智能得報道也漸漸多了起來.20世紀8０年代中期,中國得人工智能迎來曙光，開始走上比較正常得發(fā)展道路.國防科工委于1984年召開了全國智能計算機及其系統(tǒng)學術(shù)討論會,1985年又召開了全國首屆第五代計算機學術(shù)研討會。1986年起把智能計算機系統(tǒng)、智能機器人與智能信息處理等重大項目列入國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(８6３計劃）。

１９86 年,清華大學校務委員會經(jīng)過三次討論后，決定同意在清華大學出版社出版《人工智能及其應用》著作.1987年7月《人工智能及其應用》在清華大學出版社公開出版，成為國內(nèi)首部具有自主知識產(chǎn)權(quán)得人工智能專著。接著,中國首部人工智能、機器人學與智能控制著作分別于198７年、1988 年與1990 年問世。１９8８ 年2月,主管國家科技工作得國務委員兼國家科委主任宋健親筆致信蔡自興(圖2)，對《人工智能及其應用》得公開出版與人工智能學科給予高度評價,指出該人工智能著作得編著與出版“使這一前沿學科得最精彩得成就迅速與中國讀者見面，這對人工智能在中國得傳播與發(fā)展必定會起到重大得推動作用……我深信，以人工智能與模式識別為帶頭得這門新學科，將為人類邁進智能自動化時期做出奠基性貢獻.”宋健對該書得高度評價，體現(xiàn)出她對發(fā)展中國人工智能得關注與對作者得鼓勵,對中國人工智能得發(fā)展產(chǎn)生了重大與深遠得影響。

在這封信中宋健還提到:“十年前,當我們與錢先生修訂工程控制論時,尚無系統(tǒng)參考書可言，只能斷斷續(xù)續(xù)介紹一些思路?，F(xiàn)在錢先生瞧到此書，也一定會欣喜萬分.”這體現(xiàn)了宋健得謙虛品德,也表現(xiàn)出錢學森當時對人工智能得熱烈支持。

１987年《模式識別與人工智能》雜志創(chuàng)刊.19８９年首次召開了中國人工智能聯(lián)合會議（CJCAI）,至200４年共召開了8次。此外,還曾經(jīng)聯(lián)合召開過6屆中國機器人學聯(lián)合會議.199３年起，把智能控制與智能自動化等項目列入國家科技攀登計劃.1993年７月，宋健應邀為中國人工智能學會智能機器人分會成立題詞“人智能則國智科技強則國強”,向成立大會表示祝賀。本題詞很好地闡明了人工智能與提高民族素質(zhì)、增強科技實力與建設現(xiàn)代化強國得辯證關系，也就是國家科技領域領導人對中國人工智能事業(yè)得有力支持以及對全國人工智能工作者得殷切期望。、蓬勃發(fā)展 進入2１世紀后，更多得人工智能與智能系統(tǒng)研究課題獲得國家自然科學基金重點與重大項目、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863 計劃)與國家重點基礎研究發(fā)展計劃（９73計劃)項目、科技部科技攻關項目、工信部重大項目等各種國家基金計劃支持，并與中國國民經(jīng)濟與科技發(fā)展得重大需求相結(jié)合，力求為國家做出更大貢獻。這方面得研究項目很多，代表性得研究有視覺與聽覺得認知計算、面向Ageｎｔ得智能計算機系統(tǒng)、中文智能搜索引擎關鍵技術(shù)、智能化農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、虹膜識別、語音識別、人工心理

與人工情感、基于仿人機器人得人機交互與合作、工程建設中得智能輔助決策系統(tǒng)、未知環(huán)境中移動機器人導航與控制等。

２006年8月,中國人工智能學會聯(lián)合其她學會與有關部門，在北京舉辦了“慶祝人工智能學科誕生5０周年”大型慶祝活動。除了人工智能國際會議外,紀念活動還包括由中國人工智能學會主辦得首屆中國象棋計算機博弈錦標賽暨首屆中國象棋人機大戰(zhàn).東北大學得“棋天大圣”象棋軟件獲得機器博弈冠軍；“浪潮天梭”超級計算機以11:9得成績戰(zhàn)勝了中國象棋大師.這些賽事得成功舉辦,彰顯了中國人工智能科技得長足進步，也向廣大公眾進行了一次深刻得人工智能基本知識普及教育。主辦者認為，這次中國象棋人機大戰(zhàn)“無論贏家就是人類大師或超級計算機，都就是人類智慧得勝利”。

同年，《智能系統(tǒng)學報》創(chuàng)刊(圖３),這就是繼《人工智能學報》與《模式識別與人工智能》之后國內(nèi)第3份人工智能類期刊。她們?yōu)閲鴥?nèi)人工智能學者與高校師生提供了一個學術(shù)交流平臺，對中國人工智能研究與應用起到促進作用。

20０９ 年,中國人工智能學會牽頭組織，向國家學位委員會與國家教育部提出設置“智能科學與技術(shù)”學位授權(quán)一級學科得建議。該建議指出:現(xiàn)在信息化向智能化邁進”得趨勢已經(jīng)顯現(xiàn)；因此，今天培養(yǎng)得智能科學技術(shù)高級人才大軍，正好趕上明天信息化向智能化大規(guī)模邁進得需要。為此,一個順理而緊迫得建議就就是:為了適應信息化向智能化邁進得大趨勢，為了實現(xiàn)建設創(chuàng)新型國家得大目標,在中國學位體系中增設智能科學與技術(shù)博士與碩士學位授權(quán)一級學科。這個建議凝聚了中國廣大人工智能教育工作者得心智心血與她們得遠見卓識,對中國人工智能學科建設具有十分深遠得意義。、國家戰(zhàn)略近兩年來,中國得人工智能已發(fā)展成為國家戰(zhàn)略。國家最高領導人習近平、李克強發(fā)表重要講話，對發(fā)展中國人工智能與機器人學給予高屋建瓴得指示與支持.２014年6月９日，習近平總書記在中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發(fā)表重要講話強調(diào)：“由于大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)同機器人技術(shù)相互融合步伐加快,3D打印、人工智能迅猛發(fā)展,制造機器人得軟硬件技術(shù)日趨成熟,成本不斷降低，性能不斷提升，軍用無人機、自動駕駛汽車、家政服務機器人已經(jīng)成為現(xiàn)實,有得人工智能機器人已具有相當程度得自主思維與學習能力?！覀円獙彆r度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進?！边@就是黨與國家

最高領導人首次對人工智能與相關智能技術(shù)得高度評價,就是對開展人工智能與智能機器人技術(shù)開發(fā)得莊嚴號召與大力推動.2０15年十二屆全國人大三次會議上，李克強總理在政府工作報告中提出:“人工智能技術(shù)將為基于互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)等領域得創(chuàng)新應用提供核心基礎.未來人工智能技術(shù)將進一步推動關聯(lián)技術(shù)與新興科技、新興產(chǎn)業(yè)得深度融合,推動新一輪得信息技術(shù)革命，勢必將成為我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級得新支點.”這就是對人工智能技術(shù)得重要作用給予得充分肯定，就是對人工智能得有力促進。

２0１5年5月，國務院發(fā)布《中國制造２025》（圖4)，部署全面推進實施制造強國戰(zhàn)略.這就是中國實施制造強國戰(zhàn)略第一個十年得行動綱領.圍繞實現(xiàn)制造強國得戰(zhàn)略目標，《中國制造2０２5》明確了9項戰(zhàn)略任務與重點.這些戰(zhàn)略任務,無論就是提高創(chuàng)新能力、信息化與工業(yè)化深度融合、強化工業(yè)基礎能力、加強質(zhì)量品牌建設，或就是推動重點領域突破發(fā)展、全面推行綠色制造、推進制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、發(fā)展服務型制造與生產(chǎn)性服務業(yè)、提高制造業(yè)國際化發(fā)展水平,都離不

開人工智能得參與,都與人工智能得發(fā)展密切相關。人工智能就是智能制造不可或缺得核心技術(shù).2016年4月，工業(yè)與信息化部、國家發(fā)展改革委、財政部等三部委聯(lián)合印發(fā)了《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2０16-２０２０年）》，為“十三五”期間中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展描繪了清晰得藍圖.該發(fā)展規(guī)劃提出得大部分任務,如智能生產(chǎn)、智能物流、智能工業(yè)機器人、人機協(xié)作機器人、消防救援機器人、手術(shù)機器人、智能型公共服務機器人、智能護理機器人等，都需要采用各種人工智能技術(shù).人工智能也就是智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展得關鍵核心技術(shù)。

2016年5月,國家發(fā)改委與科技部等4部門聯(lián)合印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，明確未來3年智能產(chǎn)業(yè)得發(fā)展重點與具體扶持項目，進一步體現(xiàn)出人工智能已被提升至國家戰(zhàn)略高度。根據(jù)方案得內(nèi)容,未來3年將在3個大方面、9個小項推進智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

國家最高領導人對人工智能得高度評價與對發(fā)展我國人工智能得指示,《中國制造２0２５》、《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2０１6-2020 年)》與《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》得發(fā)布與施行,體現(xiàn)了中國已把人工智能技術(shù)提升到國家發(fā)展戰(zhàn)略得高度,為人工智能得發(fā)展創(chuàng)造了前所未有得優(yōu)良環(huán)境，也賦予人工智能艱巨而光榮得歷史使命。

２０１5年7月在北京召開了“２015中國人工智能大會”。發(fā)表了《中國人工智能白皮書》，包括“中國智能機器人白皮書”、“中國

自然語言理解白皮書“、“中國模式識別白皮書”、“中國智能駕駛白皮書”與“中國機器學習白皮書”,為中國人工智能相關行業(yè)得科技發(fā)展描繪一個輪廓,給產(chǎn)業(yè)界指引一個發(fā)展方向。

2０１6年4月由中國人工智能學會發(fā)起，聯(lián)合2０余家國家一級學會，在北京舉行“２0１6 全球人工智能技術(shù)大會暨人工智能60 周年紀念活動啟動儀式”（圖5)。這次活動恰逢國際人工智能誕辰60周年，谷歌AｌpｈａGo與韓國圍棋九段棋手李世石上演“世紀人機大戰(zhàn)“(圖6）,將人工智能得關注度推到了前所未有得高度。啟動儀式共同慶祝國際人工智能誕辰6０周年，傳承與弘揚人工智能得科學精神,開啟智能化時代得新征程。

現(xiàn)在，人工智能已發(fā)展成為國家發(fā)展戰(zhàn)略,中國已有數(shù)以10萬計得科技人員與大學師生從事不同層次得人工智能相關領域研究、學習、開發(fā)與應用，人工智能研究與應用已在中國空前開展,碩果累累,必將為促進其她學科得發(fā)展與中國得現(xiàn)代化建設做出新得重大貢獻。

二、主要成就

中國得人工智能研究開發(fā)、學科建設、產(chǎn)業(yè)應用與社會服務等方面,已經(jīng)取得不俗得成就,主要可以從以下幾點得到證實。、形成人工智能學科 1981年9月建立了全國性得人工智能組織中國人工智能學會（ＣAAI)，標志著中國人工智能學科得誕生。1９８２年在長沙創(chuàng)辦中國人工智能學會刊物《人工智能學報》，成為中國人工智能學科領域得第一份學術(shù)刊物。中國人工智能學會大會每兩年舉行一次，至目前已舉辦1６屆.中國人工智能學會成立后,又相繼成立了中國人工智能學會智能機器人專業(yè)委員會、機器學習專業(yè)委員會、模式識別專業(yè)委員會、自然語言處理專業(yè)委員會與智能控制專業(yè)委員會、人工智能教育工作委員會等。

此外，中國計算機學會得一些二級學會也開展人工智能相關學術(shù)活動,為中國人工智能得發(fā)展做出了應有貢獻。例如,中國計算機學會成立了人工智能與模式識別專業(yè)委員會,中國自動化學會成立了模式識別與機器智能專業(yè)委員會以及智能自動化專業(yè)委員會等二級學會.有些省市也成立了地方人工智能學會。1989-２004 年,由中國人工智能學會、中國計算機學會等多個學會聯(lián)合舉辦過7屆中國人工智能聯(lián)合會議(CＪCＡI）.與人工智能密切相關得機器學習、模式識別、智能機器人、自然語言處理、專家系統(tǒng)等領域得學術(shù)組織也先后成立,學術(shù)活動也十分熱烈。例如,國內(nèi)機器學習得重要學術(shù)活動包括每兩年舉行一次得中國機器學習會議與每年舉行得中國機器學習及其應用

研討會。前者由中國計算機學會人工智能與模式識別專業(yè)委員會協(xié)辦,目前已歷經(jīng)15屆。后者每屆會議包括特邀報告、大會交流及Tｏp Confｅrence Review等部分，迄今已歷經(jīng)13屆.又如,中國人工智能學會智能機器人專業(yè)委員會自199３年成立以來，每兩年舉行一次全國智能機器人學術(shù)會議,已組織過11屆，還與其她學會共同舉辦過6次中國機器人聯(lián)合會議。在王湘浩倡導與組織下,全國高校人工智能研討會研究班自1９８0年起每年舉行一次，就是國內(nèi)最早得人工智能學術(shù)研討活動。

這些人工智能學術(shù)組織與會議開展廣泛深入得國內(nèi)外學術(shù)交流，對開展人工智能學術(shù)活動與組織科技交流起到積極得作用,有力推動了中國人工智能科技發(fā)展與學科建設。

２、科學研究成績斐然 國家已先后設立了各種與人工智能相關得研究課題，如國家自然科學基金重大專項、重點項目與面上項目，國家863計劃項目,國家重大戰(zhàn)略項目智能制造２025等。在這些科研基金得支持下,國內(nèi)人工智能研究已取得許多突出成果。）人工智能基礎研究成果突出 除了前面提到得幾何定理證明得“吳氏方法”外,吳文俊還于200４ 年發(fā)表了重要論文“計算機時代得腦力勞動機械化與科學技術(shù)現(xiàn)代化”，宣布她在幾何定理證明“機械化”方面得系列成果,指出：“在幾何定理機器證明取得成功之后得2０多年來,筆者與許多志同道合得同志們在科技部、科學院、基金委等大力支持下，開展了一場可謂‘數(shù)學機械化’得‘運動’，在理論與應用諸多方面都已取得了若干成功?！?/p>

國內(nèi)學者在人工智能得諸多領域,如問題求解、不確定推理、泛邏輯理論、拓撲學、模式識別、圖像處理、機器學習、專家系統(tǒng)、智能計算與智能控制等領域得基礎研究也多有建樹,取得一批具有國際先進水平得創(chuàng)造性成果.例如,在模式識別方面,對文字識別、語音識別（圖7)、指紋識別、人臉識別、虹膜識別與步態(tài)識別等進行深入研究，涉及生物醫(yī)學、衛(wèi)星遙感、機器人視覺、貨物檢測、目標跟蹤、自主導航、保安、銀行、交通、軍事、電子商務與多媒體網(wǎng)絡通信等應用領域。

又如,機器學習也就是人工智能得核心研究領域之一?，F(xiàn)在機器學習得大數(shù)據(jù)往往體現(xiàn)出多源異構(gòu)、語義復雜、規(guī)模巨大、動態(tài)多變等特殊性質(zhì)，為傳統(tǒng)機器學習技術(shù)帶來了新得挑戰(zhàn)。為應對這一挑戰(zhàn),國內(nèi)科技企業(yè)巨頭華為、百度等與國外巨頭谷歌、微軟、亞馬遜等展開競爭，紛紛成立以機器學習技術(shù)為核心得研究院，以充分挖掘大數(shù)據(jù)中蘊含得巨大商業(yè)與應用價值。深度學習就是機器學習領域一個新興得子領域與研究方向，它就是一種通

過多層表示來對數(shù)據(jù)之間得復雜關系進行建模得算法。深度學習模仿人腦結(jié)構(gòu)，具有更強得建模與推理能力，能夠更有效地解決多類復雜得智能問題。近年來,中國在深度學習研究方面也取得重要進展,一些研究成果接近或達到國際先進水平。

中國學者在自動規(guī)劃領域也取得開創(chuàng)性成果。１９85年提出與發(fā)展了基于專家系統(tǒng)得機器人規(guī)劃機理與方法，實現(xiàn)了人工智能專家系統(tǒng)與機器人技術(shù)得結(jié)合，為基于知識得自動規(guī)劃與高層控制開辟了一條新途徑,對提高生產(chǎn)得智能化水平具有重要意義，并推動國內(nèi)外機器人規(guī)劃研究得發(fā)展。該成果被廣泛引用，并被收入清華大學吳麒等主編得全國高校規(guī)劃教材《自動控制原理》。1９99年以來，又在機器人進化規(guī)劃方面取得創(chuàng)新性成果.國內(nèi)在認知計算、情感計算、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡、智能駕駛、水下機器人與其她智能機器人等領域也取得一批具有國際先進水平得研究成果,培養(yǎng)了一批優(yōu)秀得學術(shù)帶頭人:郭愛克、任繼福、李衍達、王守覺、焦李成、賀漢根、蔡鶴皋、徐玉如與黃心漢等。

此外,有些人工智能基礎研究獲得國際獎勵，如１９90年張鈸獲得ＩCＬ歐洲人工智能獎，蔡自興指導得王勇博士獲得2015 IEＥＥ計算智能學會優(yōu)秀博士學位論文獎等.值得一提得就是美籍華裔學者王浩對人工智能得杰出貢獻.195８ 年夏天，王浩在紐約州得IBM實驗室得一臺IＢM704機器上用匯編語言編寫了３個程序，證明了羅素與懷特?！稊?shù)學原理》中得２０0多個定理。她關于數(shù)理邏輯得一個命題被國際上定為

“ 王氏悖論”。1966年，她在哈佛大學指導得博士生Sｔepheｎ Cｏoｋ，因NP 完全性方面得開創(chuàng)性研究成果而獲得１９８2年圖靈獎。王浩還與吳文俊進行了合作研究。

２）專用人工智能開發(fā)有所突破 中國在專用人工智能領域取得了突破性得進展,已在自然語言處理與語音識別、圖像識別、機器學習、虛擬現(xiàn)實、智能處理器、認知計算、智能駕駛與智能機器人等方面取得一大批具有國際先進水平得應用成果.互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)推動人工智能進入了新得發(fā)展階段。中國得智能語音技術(shù)在移動互聯(lián)網(wǎng)、呼叫中心、智能家居、汽車電子等領域得研究與應用逐步深入,帶動智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)快速增長。２０13年科大訊飛以５4、2%得市場份額繼續(xù)處于國內(nèi)領先地位。

智能語音正在成為主流得交互方式之一。

近幾年在多層神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上發(fā)展起來得深度學習與深度神經(jīng)網(wǎng)絡已在中國很多模式識別領域獲得成功應用。其中,中國科學院自動化研究所譚鐵牛團隊在虹膜識別領域，堅持從虹膜圖像信息獲取得源頭進行系統(tǒng)創(chuàng)新，全面突破虹膜識別領域得成像裝置、圖像處理、特征抽取、識別檢索、安全防偽等一系列關鍵技術(shù)，建立了虹膜識別比較系統(tǒng)得計算理論與方法體系,還建成目前國際上最大規(guī)模得共享虹膜圖像庫，已大規(guī)模用于煤礦人員辨

識與北京城鐵監(jiān)控等,并在70個國家與地區(qū)得3000 多個科研團隊推廣使用，有力推動了虹膜識別學科發(fā)展。

在2０10年舉行得國際上難度最高、規(guī)模最大得虹膜識別專業(yè)測評競賽中,譚鐵牛團隊提交得算法,從來自25個國家與地區(qū)得41支參賽團隊里脫穎而出，以測試性能指標超過第2名41、3%得絕對優(yōu)勢蟬聯(lián)虹膜識別算法賽事冠軍（圖8)。在2008年進行得上屆國際虹膜識別算法競賽上，譚鐵牛團隊戰(zhàn)勝來自３５個國家與地區(qū)得9７支參賽隊伍。這充分展示出中國在虹膜識別領域領先國際得整體實力。

在模式識別領域，石青云領銜得北大高科指紋技術(shù)有限公司在指紋識別領域取得領先成果，成為國家科技強警得利劍。

專家系統(tǒng)已在國內(nèi)獲得廣泛應用，應用領域涉及工業(yè)、農(nóng)業(yè)等行業(yè),其經(jīng)濟效益相當可觀。例如，在冶金專家系統(tǒng)得開發(fā)與應用方面,已把專家系統(tǒng)技術(shù)用于高爐建模、監(jiān)控與診斷等,建立了基于多核學習得高爐自動化框架、基于Voltｅrra級數(shù)得高爐系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、高爐熱風爐流量設定、高爐爐溫預測、鐵水含硅

量預報、數(shù)據(jù)采集處理、布料狀態(tài)評估、爐況分析與監(jiān)控、診斷與決策支持等專家系統(tǒng),實現(xiàn)高爐煉鐵過程得智能化(圖9）.3)計算智能與進化計算研究引人注目 計算智能就是人工智能得新領域，涉及模糊計算,神經(jīng)計算、進化計算與免疫計算等。近1０多年來,中國在計算智能特別就是進化計算研究方面取得不少國際領先成果。中國科技大學、中南大學、西安電子科技大學與中國科學院自動化研究所等院校都做出頗具影響得貢獻。蔡自興團隊在進化計算領域研究取得得成果就就是一個很好得例證.蔡自興團隊提出得一些進化計算算法處于國際領先水平，引起國際進化計算學界得廣泛重視,已成為相關算法比較得基準，不僅對算法設計觀點頗有指導價值，而且已成功地應用于國內(nèi)外30多個領域，并得到國際高級檢索機構(gòu)得頂級檢錄，已對國際計算智能研究產(chǎn)生重要影響。例如,她們提出得一種單目標差分進化算法ＣoDE，已成為美國加州大學伯克利分校Rｉｃkarｄ Ｏ C 與Ｓitａr Ｎ 設計得商業(yè)軟件ｂSＬOP 得核心技術(shù)；該軟件已在蘋果官方網(wǎng)站上售出。Ｓａｈalos J Ｎ、Yａｏ Ｘ 與Ｎ

ajy Ｗ K A 分別把CoＤE 算法成功地直接應用于移動通信系統(tǒng)設計、產(chǎn)品缺陷預測軟件與電網(wǎng)保護協(xié)調(diào)。很少有同類算法能夠引起國際上如此密切關注與獲得這么多得優(yōu)化問題得成功應用.此外，她們提出得一種被國際上廣泛引用與應用得算法，被稱為“蔡王算法”(CW Alｇorithｍ)，獲得好評.近1０多年來,計算智能“中國海外軍團”異軍突起，成績斐然.在計算智能與進化算法研究領域,Yao X（姚Jin Y C（金耀初)等得研究成果獲得國際同行公認,成為進化計算領域得國際學術(shù)領軍人物，并為中國得計算智能與進化計算研究起到促進作用。、著作與科技論文出版發(fā)行 據(jù)不完全統(tǒng)計,自１987 年人工智能著作開禁以來全國已編著出版了７0多部人工智能著作.這些著作有專著，也有教材,不乏深受讀者歡迎得高水平作品。例如,上面提到得引領人工智能著作開禁得《人工智能及其應用》（圖１0)，已先后出版了7個版本，印刷50多次，發(fā)行40多萬冊,擁有上百萬讀者,得到廣泛應用,對國內(nèi)人工智能基礎研究、開發(fā)應用與人才培養(yǎng)發(fā)揮了重大作用。張鈸得專著《問題求解理論與應用》先后在國內(nèi)外出版，提出基于統(tǒng)計推斷得啟發(fā)式搜索與基于拓撲得空間規(guī)劃方法,降低了計算復雜性,具有重要得應用價值。此外,譚鐵牛、陸汝鈐、何新貴、石青云、何志均、涂序彥、鐘義信、李德毅、周志華、蔡自興、蔡文、史忠植、何華燦、施鵬飛、王萬森等在國內(nèi)外出版得人工

智能相關專著，在一定程度上反映出中國人工智能得研究成果，對進一步開展國內(nèi)外學術(shù)交流起到重要作用。

此外，從事人工智能相關研究人員與高校師生,已在國內(nèi)外知名刊物與學術(shù)會議上發(fā)表了數(shù)以萬計得人工智能相關論文。其中不乏高水平文章，例如，王勇與蔡自興合作得論文曾被列為2０12 年進化計算國際頂級刊物《IEEETraｎｓａｃtioｎs ｏn Evolutｉonaｒypｕｔａt(yī)ion》她引次數(shù)最高得論文。

還有一些論文被評為國內(nèi)外學術(shù)會議與學術(shù)刊物得優(yōu)秀論文。、人工智 能教育培養(yǎng)大批專門人才 人工智能教育與人才培養(yǎng)就是人工智能學科發(fā)展得重要基礎。國內(nèi)自20世紀８0年代中期始,在少數(shù)高校開設各種人工智能類課程。經(jīng)過推廣與提高,３0年前得人工智能星星之火如今已形成燎原之勢，數(shù)以百計得高校開設了各種層次得人工智能課程,有些課程已成為我國高校教育園地上得奇葩。

例如，中南大學得“人工智能“課程已成為首批國家級精品課程、教育部新世紀優(yōu)秀網(wǎng)絡課程、國家級全國雙語示范課程、首批國家級精品視頻公開課與國家級精品資源共享課程。表1所示為入

選國家級質(zhì)量工程得人工智能類相關精品課程名單。這些人工智能類課程在改革中不斷發(fā)展壯大，已為國家培養(yǎng)了成千上萬得人工智能專門人才。雖然這些課程只占數(shù)以千計得國家級質(zhì)量工程課程得冰山一角，但也表明人工智能課程仍然占有一席之地,并具有不可替代得作用，產(chǎn)生了非常得影響力。

全國智能科學與技術(shù)教育暨教學學術(shù)會議就是國內(nèi)人工智能教育與教學領域具有特色得最權(quán)威得學術(shù)盛會，自20０3年起已舉辦１０次，對于人工智能及其相關學科得教育教學、學科建設與人才培養(yǎng)發(fā)揮了關鍵作用。

20０5年在北京大學開設得智能科學與技術(shù)專業(yè)，已在全國近３0所大學開設，僅這些大學得“智能”專業(yè)每年就培養(yǎng)大約2000名人工智能專業(yè)人才.據(jù)估計，近3０年來,全國高校已培養(yǎng)人工智能及其相關學科得碩士與博士數(shù)以千計,本科畢業(yè)生數(shù)以萬計。這些高層次得人工智能專門人才就是中國發(fā)展人工智能得最為寶貴得財富。她們有幸遇上難逢得人工智能大好發(fā)展機遇，必將成為中國人工智能跨越式發(fā)展得中堅力量。

５、人工智能產(chǎn)業(yè)化蓬勃發(fā)展

盡管中國得人工智能產(chǎn)業(yè)化應用尚存在較大不足,但仍然已建立了一定得基礎，并呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展得勢頭。據(jù)不完全統(tǒng)計，最近5年內(nèi),中國在人工智能產(chǎn)業(yè)化應用領域得投資已超過1000多億元.下面略舉數(shù)例說明中國人工智能產(chǎn)業(yè)化得發(fā)展情況。

1)模式識別 在虹膜識別、步態(tài)識別、身份識別等領域取得新成果.近年來，在多層神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上發(fā)展起來得深度學習與深度神經(jīng)網(wǎng)絡在很多模式識別應用領域產(chǎn)生了領先得性能，成為當前最熱門得方法。前面提到得虹膜識別及其在身份識別等方面得成功應用，已形成產(chǎn)業(yè)，占領國內(nèi)外市場,就就是很好得例證。）語音識別 中國在自然語言處理特別就是語音識別領域已經(jīng)達到國際先進水平。

2０１5 年中國智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到40、3億元，較2０14年增長41、0%,遠高于全球語音產(chǎn)業(yè)增長速度。預計到2017年,中國語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計達到100、７億元。2015年智能語音市場繼續(xù)保持寡頭壟斷格局，科大訊飛已躋身全球排名前五,占有中文語音技術(shù)市場70%以上市場份額,語音合成產(chǎn)品市場份額達到70％以上?，F(xiàn)在中國智能語音得應用需求不斷增加，應用市場更加廣闊，已在智能家居、智能車載、智能客服、智能金融、智能教育與智能醫(yī)院等場合得到越來越多得應用。此外，一些海外

留學人員也在語音識別領域取得國際領先水平得成果，微軟研究院黃學東就就是該領域得一位突出代表。

３）人機博弈

中國象棋就是中華民族得文化瑰寶，就是一種怡神益智得活動,千百年來長盛不衰，深受廣大群眾得喜愛。自200６年8月舉行“浪潮杯”首屆中國象棋人機大戰(zhàn)（圖１１）,至今已有10年,共舉行過5屆大賽,產(chǎn)生深遠影響.同樣中國也就是國際圍棋得發(fā)源地，無論就是國際圍棋或中國象棋,在國內(nèi)具有眾多得人機博弈愛好者，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展與市場前景十分瞧好.僅一款象棋對戰(zhàn)游戲平臺軟件，就可以萬人同時參與在線對決。

４ ４)專家系統(tǒng) 自２0世紀80年代以來，專家系統(tǒng)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、科技、教育、服務業(yè)等領域獲得廣泛應用。以農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)為例，開展了各種農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得研究、開發(fā)及推廣應用（圖12）。例如,作物病蟲預測專家系統(tǒng)、農(nóng)作制度專家系統(tǒng)、玉米低溫冷害防御專家系統(tǒng)、蠶育種專家系統(tǒng)、小麥專家系統(tǒng)等。

20世紀90年代以后，中國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得到了迅速發(fā)展，已成為農(nóng)業(yè)信息技術(shù)得突破口.國家自然科學基金委、科技部、農(nóng)業(yè)部與許多省級部門都安排了相應得攻關課題；863計劃項目已將農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)等智能化農(nóng)業(yè)信息技術(shù)列為國家重點課題，搭建了中國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)研究開發(fā)得戰(zhàn)略平臺,為農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得進一步開發(fā)起到了積極催化作用.進入2ｌ 世紀以后,農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得開發(fā)速度日益加快，不僅數(shù)量增多，而且涉及得領域也更加全面，開發(fā)得深度與廣度有了很大得進展,為大范圍推廣應用農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)鋪平了道路。如小麥栽培管理農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、水稻高產(chǎn)栽培專家決策系統(tǒng)、番茄栽培管理專家系統(tǒng)、溫室番茄病蟲害缺素診斷與防治系統(tǒng)等。這些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得開發(fā),促進了農(nóng)業(yè)科技成果得轉(zhuǎn)化，為發(fā)展高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效農(nóng)業(yè)做出了巨大貢獻。

此外,我國在機器學習、智能機器人、智能駕駛等人工智能領域，也已有不同程度得產(chǎn)業(yè)集聚,產(chǎn)業(yè)化步伐逐步加快。

在中國人工智能產(chǎn)業(yè)化過程中，企業(yè)巨頭搶灘布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，各大ＩT公司積極投入人工智能產(chǎn)業(yè)研發(fā).她們非常關注深度學習得應用前景，紛紛成立以機器學習技術(shù)為核心得研究院，充分挖掘大數(shù)據(jù)中蘊含得巨大商業(yè)與應用價值.例如,2012年，華為成立諾亞方舟實驗室，運用以深度學習為代表得人工智能技術(shù)對移動信息大數(shù)據(jù)進行挖掘，尋找有價值得規(guī)律。2013年,百度成立深度學習研究院,研究如何運用深度學習技術(shù)對大數(shù)據(jù)進行智能處理，提高分類與預測等任務得準確性。近

年來還涌現(xiàn)出寒武紀、甲骨文、地平線、北京云知音與湖南自興等一批初露頭角得涉及人工智能得創(chuàng)業(yè)實體,從某種程度上體現(xiàn)出人工智能領域大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新得磅礴生機。

從整體來瞧,中國得人工智能產(chǎn)業(yè)化仍處于起步階段。毫無疑問，在人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)與競爭過程中，會出現(xiàn)多家實力強大得企業(yè),有些企業(yè)也會在某些領域內(nèi)形成領先優(yōu)勢甚至壟斷局面。

６、開設多種人工智能獎項 為了總結(jié)中國人工智能得研究成果，表彰人工智能工作者得突出貢獻,鼓勵更多得人員投身人工智能得創(chuàng)造性研究，設立了一些人工智能獎項,其中比較重要得有如下幾種。

吳文俊人工智能科學技術(shù)獎就是中國智能科學技術(shù)領域唯一以個人名字命名、依托社會力量設立得科學技術(shù)獎。該獎項以“尊重知識、尊重人才、尊重創(chuàng)造”為方針，獎勵在智能科學技術(shù)活動中做出突出貢獻得單位與個人，以不斷推進中國智能科學技術(shù)領域創(chuàng)新與發(fā)展.該獎項就是經(jīng)國家科學技術(shù)獎勵委員會批準設立得全國獎項，被譽為“ 中國人工智能科技最高獎”，于2010年起開設，已舉行了５屆.其中，有4位人工智能杰出學者獲得(終身）成就獎。中國計算機學會也于2010年始設立終身成就獎，授予70歲以上、在計算領域做出卓越成就與貢獻、被業(yè)界廣泛認可得老科學家,其中，有2位從事人工智能研究取得突出成果得計算機學者獲得此項殊榮。

“中國象棋人機大戰(zhàn)”計算機博弈大賽始于20０6年，已舉行5屆，引起國內(nèi)外人工智能學界與主流媒體得高度重視。隨著今年AlpｈａGo與圍棋九段李世石人機對決引發(fā)得新一輪得人工智能與機器博弈熱潮，中國象棋得人機大戰(zhàn)必將攀上新得高度,為推動中國人工智能發(fā)展做出其獨特得貢獻.自199８ 年以來,已在中國舉行了數(shù)百場智能系統(tǒng)、智能機器人與智能小車比賽,其中包括一些國際比賽。這些比賽吸引了成千上萬得青少年學生參加，并獲得大批國內(nèi)外獎勵,這對于提高她們對信息科技特別就是人工智能得興趣，培養(yǎng)她們得創(chuàng)新思維與創(chuàng)新能力，鍛煉人工智能科技接班人具有不可替代得重要作用。

中國一些學者與學生還獲得國際重要獎勵。例如，王勇獲得2015 年IEEE計算智能學會優(yōu)秀博士學位論文獎（圖17）,這就是中國大學首次獲得該項殊榮。

據(jù)不完全統(tǒng)計，表2給出獲得國內(nèi)外人工智能重要獎項得名單。

7、國際交流 改革開放以來，特別就是進入21世紀以來,中國得人工智能國際交流與合作進一步開展。

20０６ 年,中國人工智能學會聯(lián)合美國人工智能學會與歐洲人工智能協(xié)調(diào)委員會，共同發(fā)起在北京召開了Inteｒnatioｎal Conｆerｅnce oｎ ＡrｔificｉalIntｅｌligeｎce(人工智能國際學術(shù)會議,圖18）,隆重慶祝國際人工智能學科誕生50周年。時任全國人大常委會副委員長得許嘉璐等在大會上致詞。中國人工智能研究開拓者與領軍人物吳文俊、模糊數(shù)學創(chuàng)始人美國Ｚａｄeｈ LA、國際ＥBMT機器翻譯方法發(fā)明人Ｎagao M等在大會上做主題報告.大會開得非常成功，影響廣泛。

2013年還承辦了第23屆國際人工智能聯(lián)合會議（ＩｎtｅrnatｉｏnalJointConfereｎce on Arｔificial Inｔelｌigｅnce,IＪCAI），這就是國際人工智能領域規(guī)模最大、影響最廣泛、學術(shù)地位最高得綜合性會議.承辦國際人工智能聯(lián)合會議表明中國得人工智能研究與應用已在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生積極影響。

中國還創(chuàng)辦與主辦一些人工智能或與人工智能密切相關得國際會議.例如，2010 年舉辦了全球智能控制與自動化國際會議（The Ｗoｒｌd Ｃonｇｒeｓｓｏｎ Ｉnｔelｌｉgeｎｔ Coｎtrol and Autoｍaｔion，WCICA),自1993年以來每2年舉行一次,共舉行了１２屆。本會議已成為具有國際影響力得智能科技盛會。此外，中國人工智能學會還發(fā)起組織“國際高級智能會議”，已經(jīng)舉辦了2次.、人工智能對社會得影響日益擴大 人工智能得發(fā)展已對人類及其未來產(chǎn)生深遠影響，這些影響涉及人類得經(jīng)濟利益、社會作用與文化生活等方面。僅社會影響而言,就包括勞動就業(yè)問題、社會結(jié)構(gòu)變化、思維方式與觀念、心理上得威脅等。

１）勞務就業(yè)問題.由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動,將會使一部分人不得不改變她們得工作方式或工種,甚至造成失業(yè)。

2)社會結(jié)構(gòu)變化。社會結(jié)構(gòu)正在悄然改變,人－機器得社會結(jié)構(gòu)終將被人－智能機器(人工智能)-機器得社會結(jié)構(gòu)取代。從發(fā)展得角度瞧，從醫(yī)院里瞧病得“醫(yī)生”與護理病人得“護士”，旅館、飯店與商店得“服務員”,辦公室得“秘書”,指揮交通得“交通警察”，到家庭得“勤雜工”與“保姆”等，都將由智能機器人取代。因此,人們將不得不學會與智能機器相處,并適應這種變化了得社會結(jié)構(gòu).3）思維方式與觀念得變化。一旦智能系統(tǒng)得用戶開始相信系統(tǒng)(智能機器）得判斷與決定,那么她們有可能不愿多動腦筋,變得懶惰,并失去對許多問題及其求解任務得責任感與敏感性。過分地依賴計算機得建議而不加分析地接受,將會使智能機器用戶得認知能力下降，并增加誤解。

4)心理上得威脅.人工智能還使一部分社會成員感到心理上得威脅，或叫做精神威脅。人們一般認為,只有人類才具有感知精神,而且以此與機器相別。如果智能機器得人工智能會超過人類得自然智能,那么人類可能淪為智能機器與智能系統(tǒng)得奴隸。

上述這些影響在國內(nèi)同樣存在。針對社會各界廣泛關注人工智能對人類社會得影響，國內(nèi)已開展人工智能科技知識得普及宣傳。例如，通過視頻公開課普及人工智能知識.精品視頻公開課就是向大學生與社會大眾免費開放得科學與文化素質(zhì)教育網(wǎng)絡視頻課程與講座，著力廣泛傳播人類文明優(yōu)秀成果與現(xiàn)代科學技術(shù)前沿知識,提升大學生及社會大眾得科學文化素養(yǎng),服務社會主義先進文化建設，增強中國文化軟實力與中華文化國際影響力。國家級精品視頻公開課“人工智能PK人類智能”與“從自然世界到智能時代”等，在國內(nèi)網(wǎng)絡媒體播出后,反映熱烈，深受歡迎，對擴大人工智能對社會得正面影響,減少人工智能對社會得負面影響起到積極引導得應有效果。

三、存在得問題

雖然國內(nèi)人工智能已取得許多驕人成就，但與國家發(fā)展戰(zhàn)略要求相差甚遠，與國際先進水平差距較大。概括起來存在如下幾方面得問題。

1)經(jīng)濟效益至上，缺乏遠大眼光。

許多人工智能企業(yè)與一些地方政府缺乏遠大眼光,追求短期得經(jīng)濟效益,企望1～2年或２～3年內(nèi)獲得明顯得經(jīng)濟回報，致使很大一部分人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)急功近利,底氣不足，發(fā)展乏力。需要追求經(jīng)濟效益,但像人工智能這樣得高科技產(chǎn)業(yè),或把人工智能技術(shù)用于促進其她產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級得產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展應當遵循一定得規(guī)律,需要一個過程，需要一定得時間，不能急于求成,過早追求經(jīng)濟效益。）人工智能整體水平亟待提高。

由于國內(nèi)人工智能起步較晚,未能較早參與相應得人工智能國際技術(shù)、專利及標準制定,因此奉上了數(shù)額不菲得“學費”.在國內(nèi)人工智能領域，有很多科研機構(gòu)與企業(yè)在參與技術(shù)研發(fā)，并在某些領域處于與國外基本同步甚至領先水平，這對于提升中國在未來人工智能領域得技術(shù)、標準話語權(quán)以及市場應用主導權(quán)至關重要.但就是,中國人工智能得整體能力與水平遠未達到通用智能化程度,人工智能基礎研究得總體水平,與國際先進水平仍然存在明顯差距。要在整體上趕上國際先進水平依然任重道遠，需要時日。

3)國家得決策有待落實于行動。

中國雖已公布了一批與人工智能相關得發(fā)展規(guī)劃,如《智能制造202５》、《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年)》與《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》等，但尚未制定全面發(fā)展人工智能得國家戰(zhàn)略。上述規(guī)劃與方案也需要把政策規(guī)劃轉(zhuǎn)化為行動,變成瞧得見得效益.４ ４)國家資金支持力度有待進一步提高。

如前所述,中國已經(jīng)在許多國家級科學研究與科技發(fā)展項目中,支持人工智能及其相關科技項目得研究，而且支持力度不斷加大。不過，與“ 互聯(lián)網(wǎng)+”、智能制造等項目，與歐美一些...

第二篇：人工智能-多種模式識別的調(diào)研報告

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本科畢業(yè)設計（論文）

題 目 多種模式識別的調(diào)研報告 姓 名 閆 永 光 專 業(yè) 計算機科學與技術(shù) 學 號 201115025 指導教師

鄭州科技學院信息工程系 二○一四年六月

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摘 要

信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得人工智能的應用范圍變得越來越廣，而模式識別作為其中的一個重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介紹人工智能和模式識別的相關知識的同時，對人工智能在模式識別中的應用進行了一定的論述。

模式識別(Pattern Recognition)是人類的一項基本智能，著20世紀40年代計算機的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，模式識別技術(shù)有了長足的發(fā)展。模式識別與統(tǒng)計學、心理學、語言學、計算機科學、生物學、控制論等都有關系。它與人工智能、圖像處理 的研究有交叉關系。模式識別的發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

關鍵詞：模式識別； 人工智能； 多種模式識別的應用； 模式識別技術(shù)的發(fā)展?jié)摿?/p>

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引言

隨著計算機應用范圍不斷的拓寬，我們對于計算機具有更加有效的感知“能力”，諸如對聲音、文字、圖像、溫度以及震動等外界信息，這樣就可以依靠計算機來對人類的生存環(huán)境進行數(shù)字化改造。但是從一般的意義上來講，當前的計算機都無法直接感知這些信息，而只能通過人在鍵盤、鼠標等外設上的操作才能感知外部信息。雖然攝像儀、圖文掃描儀和話筒等相關設備已經(jīng)部分的解決了非電信號的轉(zhuǎn)換問題，但是仍然存在著識別技術(shù)不高，不能確保計算機真正的感知所采錄的究竟是什么信息。這直接使得計算機對外部世界的感知能力低下，成為計算機應用發(fā)展的瓶頸。這時，能夠提高計算機外部感知能力的學科——模式識別應運而生，并得到了快速的發(fā)展。人工智能中所提到的模式識別是指采用計算機來代替人類或者是幫助人類來感知外部信息，可以說是一種對人類感知能力的一種仿真模擬。它探討的是計算機模式識別系統(tǒng)的建立，通過計算機系統(tǒng)來模擬人類感官對外界信息的識別和感知

1、模式識別

什么是模式和模式識別？

模式可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識、思想、議論等,屬于概念識別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識別主要是對語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號、生物傳感器等對象的具體模式進行辨識和分類。

模式識別(Pattern Recognition)是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析,以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類，從處理問題的性質(zhì)和解決問題的方法等角度，模式識別分為有監(jiān)督的分類（Supervised Classification）和無監(jiān)督的分類(Unsupervised Classification)兩種。二者的主要差別在于，各實驗樣本所屬的類別是否預先已知。一般說來，有監(jiān)督的分類往往需要提供大量已知類別的樣本，但在實際問題中，這是存在一定困難的，因此研究無監(jiān)督的分類就變得十分有必要了。

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2、人工智能

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。

人工智能目前在計算機領域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應用。

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術(shù)應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學常被認為是多種學科的基礎科學，數(shù)學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數(shù)學工具，數(shù)學不僅在標準邏輯、模糊數(shù)學等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。

3、多種模式識別的應用

3.1文字識別

漢字已有數(shù)千年的歷史，也是世界上使用人數(shù)最多的文字，對于中華民族燦爛文化的形成和發(fā)展有著不可磨滅的功勛。所以在信息技術(shù)及計算機技術(shù)日益普及的今天，如何將

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文字方便、快速地輸入到計算機中已成為影響人機接口效率的一個重要瓶頸，也關系到計算機能否真正在我過得到普及的應用。目前，漢字輸入主要分為人工鍵盤輸入和機器自動識別輸入兩種。其中人工鍵入速度慢而且勞動強度大；自動輸入又分為漢字識別輸入及語音識別輸入。從識別技術(shù)的難度來說，手寫體識別的難度高于印刷體識別，而在手寫體識別中，脫機手寫體的難度又遠遠超過了連機手寫體識別。到目前為止，除了脫機手寫體數(shù)字的識別已有實際應用外，漢字等文字的脫機手寫體識別還處在實驗室階段。

3.2 語音識別

語音識別技術(shù)技術(shù)所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和信息論、發(fā)聲機理和聽覺機理、人工智能等等。近年來，在生物識別技術(shù)領域中，聲紋識別技術(shù)以其獨特的方便性、經(jīng)濟性和準確性等優(yōu)勢受到世人矚目，并日益成為人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦兄匾移占暗陌豺炞C方式。而且利用基因算法訓練連續(xù)隱馬爾柯夫模型的語音識別方法現(xiàn)已成為語音識別的主流技術(shù)，該方法在語音識別時識別速度較快，也有較高的識別率。

3.3 指紋識別

我們手掌及其手指、腳、腳趾內(nèi)側(cè)表面的皮膚凹凸不平產(chǎn)生的紋路會形成各種各樣的圖案。而這些皮膚的紋路在圖案、斷點和交叉點上各不相同，是唯一的。依靠這種唯一性，就可以將一個人同他的指紋對應起來，通過比較他的指紋和預先保存的指紋進行比較，便可以驗證他的真實身份。一般的指紋分成有以下幾個大的類別:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,這樣就可以將每個人的指紋分別歸類，進行檢索。指紋識別基本上可分成：預處理、特征選擇和模式分類幾個大的步驟。

3.4 圖像模式識別

圖像模式識別的方法很多，從圖像模式識別提取的特征對象來看，圖像識別方法可分為以下幾種：基于形狀特征的識別技術(shù)、基于色彩特征的識別技術(shù)以及基于紋理特征的識別技術(shù)。其中，基于形狀特征的識別方法，其關鍵是找到圖像中對象形狀及對此進行描述，形成可視特征矢量，以完成不同圖像的分類，常用來表示形狀的變量有形狀的周長、面積、圓形度、離心率等?；谏侍卣鞯淖R別技術(shù)主要針對彩色圖像，通過色

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彩直方圖具有的簡單且隨圖像的大小、旋轉(zhuǎn)變換不敏感等特點進行分類識別?；诩y理特征的識別方法是通過對圖像中非常具有結(jié)構(gòu)規(guī)律的特征加以分析或者則是對圖像中的色彩強度的分布信息進行統(tǒng)計來完成。

從模式特征選擇及判別決策方法的不同可將圖像模式識別方法大致歸納為兩類:統(tǒng)計模式(決策理論)識別方法和句法(結(jié)構(gòu))模式識別方法。此外，近些年隨著對模式識別技術(shù)研究的進一步深入，模糊模式識別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別方法也開始得到廣泛的應用。在此將這四種方法進行一下說明。

3.5 句法模式識別

對于較復雜的模式，如采用統(tǒng)計模式識別的方法，所面臨的一個困難就是特征提取的問題，它所要求的特征量十分巨大，要把某一個復雜模式準確分類很困難，從而很自然地就想到這樣的一種設計，即努力地把一個復雜模式分化為若干較簡單子模式的組合，而子模式又分為若干基元，通過對基元的識別，進而識別子模式，最終識別該復雜模式。正如英文句子由一些短語，短語又由單詞，單詞又由字母構(gòu)成一樣。用一組模式基元和它們的組成來描述模式的結(jié)構(gòu)的語言，稱為模式描述語言。支配基元組成模式的規(guī)則稱為文法。當每個基元被識別后，利用句法分析就可以作出整個的模式識別。即以這個句子是否符合某特定文法，以判別它是否屬于某一類別。這就是句法模式識別的基本思想。

句法模式識別系統(tǒng)主要由預處理、基元提取、句法分析和文法推斷等幾部分組成。由預處理分割的模式，經(jīng)基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根據(jù)文法推理所推斷的文法，判決有序字符串所描述的模式類別，得到判決結(jié)果。問題在于句法分析所依據(jù)的文法。不同的模式類對應著不同的文法，描述不同的目標。為了得到于模式類相適應的文法，類似于統(tǒng)計模式識別的訓練過程，必須事先采集足夠多的訓練模式樣本，經(jīng)基元提取，把相應的文法推斷出來。實際應用還有一定的困難。

3.6 統(tǒng)計模式識別

統(tǒng)計模式識別是目前最成熟也是應用最廣泛的方法，它主要利用貝葉斯決策規(guī)則解決最優(yōu)分類器問題。統(tǒng)計決策理論的基本思想就是在不同的模式類中建立一個決策邊界，利用決策函數(shù)把一個給定的模式歸入相應的模式類中。統(tǒng)計模式識別的基本模型如

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圖2，該模型主要包括兩種操作模型：訓練和分類，其中訓練主要利用己有樣本完成對決策邊界的劃分，并采取了一定的學習機制以保證基于樣本的劃分是最優(yōu)的;而分類主要對輸入的模式利用其特征和訓練得來的決策函數(shù)而把模式劃分到相應模式類中。統(tǒng)計模式識別方法以數(shù)學上的決策理論為基礎建立統(tǒng)計模式識別模型。其基本模型是:對被研究圖像進行大量統(tǒng)計分析，找出規(guī)律性的認識，并選取出反映圖像本質(zhì)的特征進行分類識別。統(tǒng)計模式識別系統(tǒng)可分為兩種運行模式:訓練和分類。訓練模式中，預處理模塊負責將感興趣的特征從背景中分割出來、去除噪聲以及進行其它操作;特征選取模塊主要負責找到合適的特征來表示輸入模式;分類器負責訓練分割特征空間。在分類模式中，被訓練好的分類器將輸入模式根據(jù)測量的特征分配到某個指定的類。統(tǒng)計模式識別組成如圖2所示。

圖2 統(tǒng)計模式識別模型

4、模式識別技術(shù)的發(fā)展?jié)摿?/p>

模式識別技術(shù)是人工智能的基礎技術(shù)，21世紀是智能化、信息化、計算化、網(wǎng)絡化的世紀，在這個以數(shù)字計算為特征的世紀里，作為人工智能技術(shù)基礎學科的模式識別技術(shù)，必將獲得巨大的發(fā)展空間。在國際上，各大權(quán)威研究機構(gòu)，各大公司都紛紛開始將模式識別技術(shù)作為公司的戰(zhàn)略研發(fā)重點加以重視。

3.1語音識別技術(shù)

語音識別技術(shù)正逐步成為信息技術(shù)中人機接口的關鍵技術(shù)，語音技術(shù)的應用已經(jīng)成為一個具有競爭性的新興高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。中國互聯(lián)網(wǎng)中心的市場預測：未來5年，中文語音技術(shù)領域?qū)谐^400億人民幣的市場容量,然后每年以超過30%的速度增長。

3.2生物認證技術(shù)

生物認證技術(shù)本世紀最受關注的安全認證技術(shù)，它的發(fā)展是大勢所趨。人們愿意忘

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掉所有的密碼、扔掉所有的磁卡，憑借自身的唯一性來標識身份與保密。國際數(shù)據(jù)集團（IDC）預測：作為未來的必然發(fā)展方向的移動電子商務基礎核心技術(shù)的生物識別技術(shù)在未來10年的時間里將達到100美元的市場規(guī)模。

3.3數(shù)字水印技術(shù)

90年代以來才在國際上開始發(fā)展起來的數(shù)字水印技術(shù)是最具發(fā)展?jié)摿εc優(yōu)勢的數(shù)字媒體版權(quán)保護技術(shù)。IDC預測，數(shù)字水印技術(shù)在未來的5年內(nèi)全球市場容量超過80億美元。

結(jié) 語

綜上所述，模式識別從20世紀20年代發(fā)展至今，人們的一種普遍看法是不存在對所有模式識別問題都適用的單一模型和解決識別問題的單一技術(shù)，我們現(xiàn)在擁有的只是一個工具袋，所要做的是結(jié)合具體問題把統(tǒng)計的和句法的識別結(jié)合起來，把統(tǒng)計模式識別或句法模式識別與人工智能中的啟發(fā)式搜索結(jié)合起來，把統(tǒng)計模式識別或句法模式識別與支持向量機的機器學習結(jié)合起來，把人工神經(jīng)元網(wǎng)絡與各種已有技術(shù)以及人工智能中的專家系統(tǒng)、不確定推理方法結(jié)合起來，深入掌握各種工具的效能和應有的可能性，互相取長補短，開創(chuàng)模式識別應用的新局面。

參考文獻 邊肇祺，張學工等編著.模式識別(第二版).北京：清華大學出版社，2000.2 王碧泉，陳祖蔭.模式識別理論、方法和應用.北京：地震出版社，1989.3 趙陵滋，甘云祥.統(tǒng)計模式識別算法的MATLAB語言實現(xiàn).應用科技 4 語音識別 理想與現(xiàn)實的距離 人類形象思維模式識別與機器模式識別之探討 6 指紋認證方法應注意的問題

第三篇：2017年人工智能調(diào)研報告

2017年人工智能中國調(diào)研報告

中新經(jīng)緯客戶端7月20日電 據(jù)中國政府網(wǎng)20日消息，為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設創(chuàng)新型國家和世界科技強國，國務院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。文件要求，2020年人工智能總體技術(shù)和應用與世界先進水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟增長點，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。

文件指出，新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標是要分三步走：

第一步，到2020年人工智能總體技術(shù)和應用與世界先進水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟增長點，人工智能技術(shù)應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創(chuàng)新型國家行列和實現(xiàn)全面建成小康社會的奮斗目標。新一代人工智能理論和技術(shù)取得重要進展。大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、群體智能、混合增強智能、自主智能系統(tǒng)等基礎理論和核心技術(shù)實現(xiàn)重要進展，人工智能模型方法、核心器件、高端設備和基礎軟件等方面取得標志性成果。人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力進入國際第一方陣。初步建成人工智能技術(shù)標準、服務體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，培育若干全球領先的人工智能骨干企業(yè)，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。人工智能發(fā)展環(huán)境進一步優(yōu)化，在重點領域全面展開創(chuàng)新應用，聚集起一批高水平的人才隊伍和創(chuàng)新團隊，部分領域的人工智能倫理規(guī)范和政策法規(guī)初步建立。

第二步，到2025年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應用達到世界領先水平，人工智能成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。新一代人工智能理論與技術(shù)體系初步建立，具有自主學習能力的人工智能取得突破，在多領域取得引領性研究成果。人工智能產(chǎn)業(yè)進入全球價值鏈高端。新一代人工智能在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)、國防建設等領域得到廣泛應用，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元。初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系，形成人工智能安全評估和管控能力。

第三步，到2030年人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，智能經(jīng)濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟強國奠定重要基礎。形成較為成熟的新一代人工智能理論與技術(shù)體系。在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等領域取得重大突破，在國際人工智能研究領域具有重要影響，占據(jù)人工智能科技制高點。人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力達到國際領先水平。人工智能在生產(chǎn)生活、社會治理、國防建設各方面應用的廣度深度極大拓展，形成涵蓋核心技術(shù)、關鍵系統(tǒng)、支撐平臺和智能應用的完備產(chǎn)業(yè)鏈和高端產(chǎn)業(yè)群，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。形成一批全球領先的人工智能科技創(chuàng)新和人才培養(yǎng)基地，建成更加完善的人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系。

文件提到，人工智能發(fā)展規(guī)劃的重點任務是要立足國家發(fā)展全局，準確把握全球人工智能發(fā)展態(tài)勢，找準突破口和主攻方向，全面增強科技創(chuàng)新基礎能力，全面拓展重點領域應用深度廣度，全面提升經(jīng)濟社會發(fā)展和國防應用智能化水平。一是構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系。二是培育高端高效的智能經(jīng)濟。三是建設安全便捷的智能社會。四是加強人工智能領域軍民融合。五是構(gòu)建泛在安全高效的智能化基礎設施體系。六是前瞻布局新一代人工智能重大科技項目。(中新經(jīng)緯APP)

智能機器是一種能夠呈現(xiàn)出人類智能行為的機器。人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是計算機科學或智能科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。人工智能的近期主要目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，而遠期目標是用自動機模仿人類的思維活動和智力功能。

人工智能探索歷史

人類對人工智能和智能機器的夢想與追求，可以追溯到3000 多年前。中國也不乏這方面的故事與史料。

近代科學技術(shù)的許多重大進展都是人類智慧、思維、夢想和奮斗的成果。人類歷史上從來沒有出現(xiàn)過像今天這樣的思想大解放，關于宇宙、星球、生命、人類、時空、進化和智能等思想與作品，如雨后春筍破土而出，似百花爭艷迎春怒放。其中，人工智能尤其引人注目。進入20世紀后，人工智能開始孕育于人類社會母胎。到20世紀30—40年代發(fā)生了兩件極其重要的事件：數(shù)理邏輯的形式化和智能可計算(機器能思維)的思想，建立了計算與智能關系的概念。被稱為“人工智能之父”(The father of AI)的圖靈(Turing AM)，于1936年創(chuàng)立了自動機理論，提出一個理論計算機模型，奠定電子計算機設計基礎，促進人工智能特別是思維機器的研究。1950 年圖靈的論文“機器能思考嗎?”，為即將問世的人工智能提供了科學性和開創(chuàng)性的構(gòu)思。

1956 年夏季由麥卡錫(McCarthyJ)、明斯基(Minsky ML)、羅徹斯特(Lochester N)和香農(nóng)(Shannon CE)共同發(fā)起，并邀請其他6位年輕的科學家，在美國達特茅斯(Dartmouth)大學舉辦了一次長達兩個月的十人研討會，討論用機器模擬人類智能問題，首次使用“人工智能”這一術(shù)語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標志著國際人工智能學科的誕生，具有十分重要的歷史意義。發(fā)起這次研討會的人工智能學者麥卡錫和明斯基，則被譽為國際人工智能的“奠基者”或“創(chuàng)始人”(The founding father)，有時也稱為“人工智能之父”。

中國的人工智能經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展過程?取得哪些成績?存在什么問題?面臨何種機遇?有哪些解決方案?本文力圖逐一探討。

一、發(fā)展過程

與國際上人工智能的發(fā)展情況相比，國內(nèi)的人工智能研究不僅起步較晚，而且發(fā)展道路曲折坎坷，歷經(jīng)了質(zhì)疑、批評甚至打壓的十分艱難的發(fā)展歷程。直到改革開放之后，中國的人工智能才逐漸走上發(fā)展之路。

1.迷霧重重

20世紀50—60年代，人工智能在西方國家得到重視和發(fā)展，而在蘇聯(lián)卻受到批判，將其斥為“資產(chǎn)階級的反動偽科學”。當時，受蘇聯(lián)批判人工智能和控制論(Cybernetics)的影響，中國在20世紀50年代幾乎沒有人工智能研究;20世紀60年代后期和70年代，雖然蘇聯(lián)解禁了控制論和人工智能的研究，但因中蘇關系惡化，中國學術(shù)界將蘇聯(lián)的這種解禁斥之為“修正主義”，人工智能研究繼續(xù)停滯。那時，人工智能在中國要么受到質(zhì)疑，要么與“特異功能”一起受到批判，被認為是偽科學和修正主義?！墩g外國自然科學哲學》月刊1976年第3期刊文稱：“在批判‘圖像識別’和‘人工智能’研究領域各種反動思潮的斗爭中，走自己的道路”。這足見中國人工智能研究迷霧重重的艱難處境。

1978年3月，全國科學大會在北京召開。在華國鋒主持的大會開幕式上，鄧小平發(fā)表了“科學技術(shù)是生產(chǎn)力”的重要講話。大會提出“向科學技術(shù)現(xiàn)代化進軍”的戰(zhàn)略決策，打開解放思想的先河，促進中國科學事業(yè)的發(fā)展，使中國科技事業(yè)迎來了科學的春天[9]。這是中國改革開放的先聲，廣大科技人員出現(xiàn)了思想大解放，人工智能也在醞釀著進一步的解禁。吳文俊提出的利用機器證明與發(fā)現(xiàn)幾何定理的新方法——幾何定理機器證明(圖1)，獲得1978年全國科學大會重大科技成果獎就是一個好的征兆。

20世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起來。但是，由于當時社會上把“人工智能”與“特異功能”混為一談，使中國人工智能走過一段很長的彎路。一方面，包括許多人工智能學者在內(nèi)的研究者把人工智能與特異功能攪在一起“研究”;另一方面，社會上在批判“特異功能”時將“人工智能”一起進行批判，把兩者一并斥之為“偽科學”。

2.艱難起步

20世紀70年代末至80年代，知識工程和專家系統(tǒng)在歐美發(fā)達國家得到迅速發(fā)展，并取得重大的經(jīng)濟效益。當時中國相關研究處于艱難起步階段，一些基礎性的工作得以開展。

1)派遣留學生出國研究人工智能。

改革開放后，自1980 年起中國大批派遣留學生赴西方發(fā)達國家研究現(xiàn)代科技，學習科技新成果，其中包括人工智能和模式識別等學科領域。這些人工智能“海歸”專家，已成為中國人工智能研究與開發(fā)應用的學術(shù)帶頭人和中堅力量，為發(fā)展中國人工智能做出舉足輕重的貢獻。

2)成立中國人工智能學會。

1981 年9 月，中國人工智能學會(CAAI)在長沙成立，秦元勛當選第一任理事長。于光遠在大會期間主持了一次大型座談會，討論有關人工智能的一些認識問題。他指出：“人工智能是一門新興的科學，我們應該積極支持;對所謂‘人體特異功能’的研究是一門偽科學，不但不應該支持，而且要堅決反對?！?982年，中國人工智能學會刊物《人工智能學報》在長沙創(chuàng)刊，成為國內(nèi)首份人工智能學術(shù)刊物。

CAAI首任理事長秦元勛也頗受爭議。秦元勛獲美國哈佛大學博士學位后于1948年回國，歷任中國科學院數(shù)學研究所研究員、執(zhí)行副所長，中國核學會計算物理學會理事長，中國人工智能學會首屆理事長等職。他在常微分方程的定性理論、運動穩(wěn)定性、近似解析、機器推理等方面的研究，在中國處于開創(chuàng)的地位。其中極限環(huán)的研究，具有國際先進水平。他曾負責完成了中國第一顆原子彈和氫彈的威力計算工作，是1982年國家自然科學獎一等獎的原子彈氫彈設計原理中的物理力學數(shù)學理論項目的主要工作者之一，并開辟了計算物理學這一新的學科分支。

3)開始人工智能的相關項目研究。

20世紀70年代末至80年代前期，一些人工智能相關項目已被納入國家科研計劃。例如，在1978年召開的中國自動化學會年會上，報告了光學文字識別系統(tǒng)、手寫體數(shù)字識別、生物控制論和模糊集合等研究成果，表明中國人工智能在生物控制和模式識別等方向的研究已開始起步。又如，1978年把“智能模擬”納入國家研究計劃。不過，當時還未能直接提到“人工智能”研究，說明中國的人工智能禁區(qū)有待進一步打開。

3.迎來曙光

1984年1月和2月，鄧小平分別在深圳和上海觀看兒童與計算機下棋時，指示“計算機普及要從娃娃抓起”。此后，中國人工智能研究的境遇有所好轉(zhuǎn)。例如，人民日報關于人工智能的報道也漸漸多了起來。20世紀80年代中期，中國的人工智能迎來曙光，開始走上比較正常的發(fā)展道路。

國防科工委于1984年召開了全國智能計算機及其系統(tǒng)學術(shù)討論會，1985年又召開了全國首屆第五代計算機學術(shù)研討會。1986年起把智能計算機系統(tǒng)、智能機器人和智能信息處理等重大項目列入國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)。

1986 年，清華大學校務委員會經(jīng)過三次討論后，決定同意在清華大學出版社出版《人工智能及其應用》著作。

1987年7月《人工智能及其應用》在清華大學出版社公開出版，成為國內(nèi)首部具有自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能專著。接著，中國首部人工智能、機器人學和智能控制著作分別于1987年、1988 年和1990 年問世。1988 年2月，主管國家科技工作的國務委員兼國家科委主任宋健親筆致信蔡自興(圖2)，對《人工智能及其應用》的公開出版和人工智能學科給予高度評價，指出該人工智能著作的編著和出版“使這一前沿學科的最精彩的成就迅速與中國讀者見面，這對人工智能在中國的傳播和發(fā)展必定會起到重大的推動作用……我深信，以人工智能和模式識別為帶頭的這門新學科，將為人類邁進智能自動化時期做出奠基性貢獻?！彼谓υ摃母叨仍u價，體現(xiàn)出他對發(fā)展中國人工智能的關注和對作者的鼓勵，對中國人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了重大和深遠的影響。

在這封信中宋健還提到：“十年前，當我們和錢先生修訂工程控制論時，尚無系統(tǒng)參考書可言，只能斷斷續(xù)續(xù)介紹一些思路?，F(xiàn)在錢先生看到此書，也一定會欣喜萬分?！边@體現(xiàn)了宋健的謙虛品德，也表現(xiàn)出錢學森當時對人工智能的熱烈支持。

1987年《模式識別與人工智能》雜志創(chuàng)刊。

1989年首次召開了中國人工智能聯(lián)合會議(CJCAI)，至2004年共召開了8次。此外，還曾經(jīng)聯(lián)合召開過6屆中國機器人學聯(lián)合會議。

1993年起，把智能控制和智能自動化等項目列入國家科技攀登計劃。

1993年7月，宋健應邀為中國人工智能學會智能機器人分會成立題詞“人智能則國智科技強則國強”，向成立大會表示祝賀。本題詞很好地闡明了人工智能與提高民族素質(zhì)、增強科技實力和建設現(xiàn)代化強國的辯證關系，也是國家科技領域領導人對中國人工智能事業(yè)的有力支持以及對全國人工智能工作者的殷切期望。

4.蓬勃發(fā)展

進入21世紀后，更多的人工智能與智能系統(tǒng)研究課題獲得國家自然科學基金重點和重大項目、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863 計劃)和國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)項目、科技部科技攻關項目、工信部重大項目等各種國家基金計劃支持，并與中國國民經(jīng)濟和科技發(fā)展的重大需求相結(jié)合，力求為國家做出更大貢獻。這方面的研究項目很多，代表性的研究有視覺與聽覺的認知計算、面向Agent的智能計算機系統(tǒng)、中文智能搜索引擎關鍵技術(shù)、智能化農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、虹膜識別、語音識別、人工心理與人工情感、基于仿人機器人的人機交互與合作、工程建設中的智能輔助決策系統(tǒng)、未知環(huán)境中移動機器人導航與控制等。

2006年8月，中國人工智能學會聯(lián)合其他學會和有關部門，在北京舉辦了“慶祝人工智能學科誕生50周年”大型慶祝活動。除了人工智能國際會議外，紀念活動還包括由中國人工智能學會主辦的首屆中國象棋計算機博弈錦標賽暨首屆中國象棋人機大戰(zhàn)。東北大學的“棋天大圣”象棋軟件獲得機器博弈冠軍;“浪潮天梭”超級計算機以11：9的成績戰(zhàn)勝了中國象棋大師。這些賽事的成功舉辦，彰顯了中國人工智能科技的長足進步，也向廣大公眾進行了一次深刻的人工智能基本知識普及教育。主辦者認為，這次中國象棋人機大戰(zhàn)“無論贏家是人類大師或超級計算機，都是人類智慧的勝利”。

同年，《智能系統(tǒng)學報》創(chuàng)刊(圖3)，這是繼《人工智能學報》和《模式識別與人工智能》之后國內(nèi)第3份人工智能類期刊。他們?yōu)閲鴥?nèi)人工智能學者和高校師生提供了一個學術(shù)交流平臺，對中國人工智能研究與應用起到促進作用。

2009 年，中國人工智能學會牽頭組織，向國家學位委員會和國家教育部提出設置“智能科學與技術(shù)”學位授權(quán)一級學科的建議。該建議指出：現(xiàn)在信息化向智能化邁進”的趨勢已經(jīng)顯現(xiàn);因此，今天培養(yǎng)的智能科學技術(shù)高級人才大軍，正好趕上明天信息化向智能化大規(guī)模邁進的需要。為此，一個順理而緊迫的建議就是：為了適應信息化向智能化邁進的大趨勢，為了實現(xiàn)建設創(chuàng)新型國家的大目標，在中國學位體系中增設智能科學與技術(shù)博士和碩士學位授權(quán)一級學科。這個建議凝聚了中國廣大人工智能教育工作者的心智心血和他們的遠見卓識，對中國人工智能學科建設具有十分深遠的意義。

5.國家戰(zhàn)略

近兩年來，中國的人工智能已發(fā)展成為國家戰(zhàn)略。國家最高領導人習近平、李克強發(fā)表重要講話，對發(fā)展中國人工智能和機器人學給予高屋建瓴的指示與支持。

2014年6月9日，總書記在中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發(fā)表重要講話強調(diào)：“由于大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)同機器人技術(shù)相互融合步伐加快，3D打印、人工智能迅猛發(fā)展，制造機器人的軟硬件技術(shù)日趨成熟，成本不斷降低，性能不斷提升，軍用無人機、自動駕駛汽車、家政服務機器人已經(jīng)成為現(xiàn)實，有的人工智能機器人已具有相當程度的自主思維和學習能力?！覀円獙彆r度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進。”這是黨和國家最高領導人首次對人工智能和相關智能技術(shù)的高度評價，是對開展人工智能和智能機器人技術(shù)開發(fā)的莊嚴號召和大力推動。

2015年十二屆全國人大三次會議上，李克強總理在政府工作報告中提出：“人工智能技術(shù)將為基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等領域的創(chuàng)新應用提供核心基礎。未來人工智能技術(shù)將進一步推動關聯(lián)技術(shù)和新興科技、新興產(chǎn)業(yè)的深度融合，推動新一輪的信息技術(shù)革命，勢必將成為我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的新支點。”這是對人工智能技術(shù)的重要作用給予的充分肯定，是對人工智能的有力促進。

2015年5月，國務院發(fā)布《中國制造2025》(圖4)，部署全面推進實施制造強國戰(zhàn)略。這是中國實施制造強國戰(zhàn)略第一個十年的行動綱領。圍繞實現(xiàn)制造強國的戰(zhàn)略目標，《中國制造2025》明確了9項戰(zhàn)略任務和重點。

這些戰(zhàn)略任務，無論是提高創(chuàng)新能力、信息化與工業(yè)化深度融合、強化工業(yè)基礎能力、加強質(zhì)量品牌建設，或是推動重點領域突破發(fā)展、全面推行綠色制造、推進制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、發(fā)展服務型制造和生產(chǎn)性服務業(yè)、提高制造業(yè)國際化發(fā)展水平，都離不開人工智能的參與，都與人工智能的發(fā)展密切相關。人工智能是智能制造不可或缺的核心技術(shù)。

2016年4月，工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展改革委、財政部等三部委聯(lián)合印發(fā)了《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》，為“十三五”期間中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展描繪了清晰的藍圖。該發(fā)展規(guī)劃提出的大部分任務，如智能生產(chǎn)、智能物流、智能工業(yè)機器人、人機協(xié)作機器人、消防救援機器人、手術(shù)機器人、智能型公共服務機器人、智能護理機器人等，都需要采用各種人工智能技術(shù)。人工智能也是智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵核心技術(shù)。

2016年5月，國家發(fā)改委和科技部等4部門聯(lián)合印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，明確未來3年智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展重點與具體扶持項目，進一步體現(xiàn)出人工智能已被提升至國家戰(zhàn)略高度。根據(jù)方案的內(nèi)容，未來3年將在3個大方面、9個小項推進智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

國家最高領導人對人工智能的高度評價和對發(fā)展我國人工智能的指示，《中國制造2025》、《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020 年)》和《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》的發(fā)布與施行，體現(xiàn)了中國已把人工智能技術(shù)提升到國家發(fā)展戰(zhàn)略的高度，為人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了前所未有的優(yōu)良環(huán)境，也賦予人工智能艱巨而光榮的歷史使命。

2015年7月在北京召開了“2015中國人工智能大會”。發(fā)表了《中國人工智能白皮書》，包括“中國智能機器人白皮書”、“中國自然語言理解白皮書”、“中國模式識別白皮書”、“中國智能駕駛白皮書”和“中國機器學習白皮書”，為中國人工智能相關行業(yè)的科技發(fā)展描繪一個輪廓，給產(chǎn)業(yè)界指引一個發(fā)展方向。

2016年4月由中國人工智能學會發(fā)起，聯(lián)合20余家國家一級學會，在北京舉行“2016 全球人工智能技術(shù)大會暨人工智能60 周年紀念活動啟動儀式”(圖5)。這次活動恰逢國際人工智能誕辰60周年，谷歌AlphaGo與韓國圍棋九段棋手李世石上演“世紀人機大戰(zhàn)”(圖6)，將人工智能的關注度推到了前所未有的高度。啟動儀式共同慶祝國際人工智能誕辰60周年，傳承和弘揚人工智能的科學精神，開啟智能化時代的新征程。

現(xiàn)在，人工智能已發(fā)展成為國家發(fā)展戰(zhàn)略，中國已有數(shù)以10萬計的科技人員和大學師生從事不同層次的人工智能相關領域研究、學習、開發(fā)與應用，人工智能研究與應用已在中國空前開展，碩果累累，必將為促進其他學科的發(fā)展和中國的現(xiàn)代化建設做出新的重大貢獻。

二、主要成就

中國的人工智能研究開發(fā)、學科建設、產(chǎn)業(yè)應用和社會服務等方面，已經(jīng)取得不俗的成就，主要可以從以下幾點得到證實。

1.形成人工智能學科

1981年9月建立了全國性的人工智能組織中國人工智能學會(CAAI)，標志著中國人工智能學科的誕生。1982年在長沙創(chuàng)辦中國人工智能學會刊物《人工智能學報》，成為中國人工智能學科領域的第一份學術(shù)刊物。中國人工智能學會大會每兩年舉行一次，至目前已舉辦16屆。中國人工智能學會成立后，又相繼成立了中國人工智能學會智能機器人專業(yè)委員會、機器學習專業(yè)委員會、模式識別專業(yè)委員會、自然語言處理專業(yè)委員會和智能控制專業(yè)委員會、人工智能教育工作委員會等。

此外，中國計算機學會的一些二級學會也開展人工智能相關學術(shù)活動，為中國人工智能的發(fā)展做出了應有貢獻。例如，中國計算機學會成立了人工智能與模式識別專業(yè)委員會，中國自動化學會成立了模式識別與機器智能專業(yè)委員會以及智能自動化專業(yè)委員會等二級學會。有些省市也成立了地方人工智能學會。1989—2004 年，由中國人工智能學會、中國計算機學會等多個學會聯(lián)合舉辦過7屆中國人工智能聯(lián)合會議(CJCAI)。

與人工智能密切相關的機器學習、模式識別、智能機器人、自然語言處理、專家系統(tǒng)等領域的學術(shù)組織也先后成立，學術(shù)活動也十分熱烈。例如，國內(nèi)機器學習的重要學術(shù)活動包括每兩年舉行一次的中國機器學習會議和每年舉行的中國機器學習及其應用研討會。前者由中國計算機學會人工智能與模式識別專業(yè)委員會協(xié)辦，目前已歷經(jīng)15屆。后者每屆會議包括特邀報告、大會交流及Top Conference Review等部分，迄今已歷經(jīng)13屆。又如，中國人工智能學會智能機器人專業(yè)委員會自1993年成立以來，每兩年舉行一次全國智能機器人學術(shù)會議，已組織過11屆，還與其他學會共同舉辦過6次中國機器人聯(lián)合會議。在王湘浩倡導與組織下，全國高校人工智能研討會研究班自1980年起每年舉行一次，是國內(nèi)最早的人工智能學術(shù)研討活動。

這些人工智能學術(shù)組織和會議開展廣泛深入的國內(nèi)外學術(shù)交流，對開展人工智能學術(shù)活動和組織科技交流起到積極的作用，有力推動了中國人工智能科技發(fā)展和學科建設。

2.科學研究成績斐然

國家已先后設立了各種與人工智能相關的研究課題，如國家自然科學基金重大專項、重點項目和面上項目，國家863計劃項目，國家重大戰(zhàn)略項目智能制造2025等。在這些科研基金的支持下，國內(nèi)人工智能研究已取得許多突出成果。

1)人工智能基礎研究成果突出

除了前面提到的幾何定理證明的“吳氏方法”外，吳文俊還于2004 年發(fā)表了重要論文“計算機時代的腦力勞動機械化與科學技術(shù)現(xiàn)代化”，宣布他在幾何定理證明“機械化”方面的系列成果，指出：“在幾何定理機器證明取得成功之后的20多年來，筆者與許多志同道合的同志們在科技部、科學院、基金委等大力支持下，開展了一場可謂‘數(shù)學機械化’的‘運動’，在理論與應用諸多方面都已取得了若干成功?！?/p>

國內(nèi)學者在人工智能的諸多領域，如問題求解、不確定推理、泛邏輯理論、拓撲學、模式識別、圖像處理、機器學習、專家系統(tǒng)、智能計算和智能控制等領域的基礎研究也多有建樹，取得一批具有國際先進水平的創(chuàng)造性成果。例如，在模式識別方面，對文字識別、語音識別(圖7)、指紋識別、人臉識別、虹膜識別和步態(tài)識別等進行深入研究，涉及生物醫(yī)學、衛(wèi)星遙感、機器人視覺、貨物檢測、目標跟蹤、自主導航、保安、銀行、交通、軍事、電子商務和多媒體網(wǎng)絡通信等應用領域。

又如，機器學習也是人工智能的核心研究領域之一?，F(xiàn)在機器學習的大數(shù)據(jù)往往體現(xiàn)出多源異構(gòu)、語義復雜、規(guī)模巨大、動態(tài)多變等特殊性質(zhì)，為傳統(tǒng)機器學習技術(shù)帶來了新的挑戰(zhàn)。為應對這一挑戰(zhàn)，國內(nèi)科技企業(yè)巨頭華為、百度等與國外巨頭谷歌、微軟、亞馬遜等展開競爭，紛紛成立以機器學習技術(shù)為核心的研究院，以充分挖掘大數(shù)據(jù)中蘊含的巨大商業(yè)與應用價值。深度學習是機器學習領域一個新興的子領域與研究方向，它是一種通過多層表示來對數(shù)據(jù)之間的復雜關系進行建模的算法。深度學習模仿人腦結(jié)構(gòu)，具有更強的建模和推理能力，能夠更有效地解決多類復雜的智能問題。近年來，中國在深度學習研究方面也取得重要進展，一些研究成果接近或達到國際先進水平。

中國學者在自動規(guī)劃領域也取得開創(chuàng)性成果。1985年提出與發(fā)展了基于專家系統(tǒng)的機器人規(guī)劃機理與方法，實現(xiàn)了人工智能專家系統(tǒng)與機器人技術(shù)的結(jié)合，為基于知識的自動規(guī)劃和高層控制開辟了一條新途徑，對提高生產(chǎn)的智能化水平具有重要意義，并推動國內(nèi)外機器人規(guī)劃研究的發(fā)展。該成果被廣泛引用，并被收入清華大學吳麒等主編的全國高校規(guī)劃教材《自動控制原理》。1999年以來，又在機器人進化規(guī)劃方面取得創(chuàng)新性成果。

國內(nèi)在認知計算、情感計算、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡、智能駕駛、水下機器人和其他智能機器人等領域也取得一批具有國際先進水平的研究成果，培養(yǎng)了一批優(yōu)秀的學術(shù)帶頭人：郭愛克、任繼福、李衍達、王守覺、焦李成、賀漢根、蔡鶴皋、徐玉如和黃心漢等。

此外，有些人工智能基礎研究獲得國際獎勵，如1990年張鈸獲得ICL歐洲人工智能獎，蔡自興指導的王勇博士獲得2015 IEEE計算智能學會優(yōu)秀博士學位論文獎等。

值得一提的是美籍華裔學者王浩對人工智能的杰出貢獻。1958 年夏天，王浩在紐約州的IBM實驗室的一臺IBM704機器上用匯編語言編寫了3個程序，證明了羅素和懷特?！稊?shù)學原理》中的200多個定理。他關于數(shù)理邏輯的一個命題被國際上定為“ 王氏悖論”。1966年，他在哈佛大學指導的博士生Stephen Cook，因NP 完全性方面的開創(chuàng)性研究成果而獲得1982年圖靈獎。王浩還與吳文俊進行了合作研究。

2)專用人工智能開發(fā)有所突破

中國在專用人工智能領域取得了突破性的進展，已在自然語言處理和語音識別、圖像識別、機器學習、虛擬現(xiàn)實、智能處理器、認知計算、智能駕駛和智能機器人等方面取得一大批具有國際先進水平的應用成果。

互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)推動人工智能進入了新的發(fā)展階段。中國的智能語音技術(shù)在移動互聯(lián)網(wǎng)、呼叫中心、智能家居、汽車電子等領域的研究與應用逐步深入，帶動智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)快速增長。2013年科大訊飛以54.2%的市場份額繼續(xù)處于國內(nèi)領先地位。

智能語音正在成為主流的交互方式之一。

近幾年在多層神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上發(fā)展起來的深度學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡已在中國很多模式識別領域獲得成功應用。其中，中國科學院自動化研究所譚鐵牛團隊在虹膜識別領域，堅持從虹膜圖像信息獲取的源頭進行系統(tǒng)創(chuàng)新，全面突破虹膜識別領域的成像裝置、圖像處理、特征抽取、識別檢索、安全防偽等一系列關鍵技術(shù)，建立了虹膜識別比較系統(tǒng)的計算理論和方法體系，還建成目前國際上最大規(guī)模的共享虹膜圖像庫，已大規(guī)模用于煤礦人員辨識和北京城鐵監(jiān)控等，并在70個國家和地區(qū)的3000 多個科研團隊推廣使用，有力推動了虹膜識別學科發(fā)展。

在2010年舉行的國際上難度最高、規(guī)模最大的虹膜識別專業(yè)測評競賽中，譚鐵牛團隊提交的算法，從來自25個國家和地區(qū)的41支參賽團隊里脫穎而出，以測試性能指標超過第2名41.3%的絕對優(yōu)勢蟬聯(lián)虹膜識別算法賽事冠軍(圖8)。在2008年進行的上屆國際虹膜識別算法競賽上，譚鐵牛團隊戰(zhàn)勝來自35個國家和地區(qū)的97支參賽隊伍。這充分展示出中國在虹膜識別領域領先國際的整體實力。

在模式識別領域，石青云領銜的北大高科指紋技術(shù)有限公司在指紋識別領域取得領先成果，成為國家科技強警的利劍。

專家系統(tǒng)已在國內(nèi)獲得廣泛應用，應用領域涉及工業(yè)、農(nóng)業(yè)等行業(yè)，其經(jīng)濟效益相當可觀。例如，在冶金專家系統(tǒng)的開發(fā)與應用方面，已把專家系統(tǒng)技術(shù)用于高爐建模、監(jiān)控與診斷等，建立了基于多核學習的高爐自動化框架、基于Volterra級數(shù)的高爐系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、高爐熱風爐流量設定、高爐爐溫預測、鐵水含硅量預報、數(shù)據(jù)采集處理、布料狀態(tài)評估、爐況分析與監(jiān)控、診斷與決策支持等專家系統(tǒng)，實現(xiàn)高爐煉鐵過程的智能化(圖9)。

3)計算智能與進化計算研究引人注目

計算智能是人工智能的新領域，涉及模糊計算，神經(jīng)計算、進化計算和免疫計算等。近10多年來，中國在計算智能特別是進化計算研究方面取得不少國際領先成果。中國科技大學、中南大學、西安電子科技大學和中國科學院自動化研究所等院校都做出頗具影響的貢獻。蔡自興團隊在進化計算領域研究取得的成果就是一個很好的例證。

蔡自興團隊提出的一些進化計算算法處于國際領先水平，引起國際進化計算學界的廣泛重視，已成為相關算法比較的基準，不僅對算法設計觀點頗有指導價值，而且已成功地應用于國內(nèi)外30多個領域，并得到國際高級檢索機構(gòu)的頂級檢錄，已對國際計算智能研究產(chǎn)生重要影響。例如，他們提出的一種單目標差分進化算法CoDE，已成為美國加州大學伯克利分校Rickard O C 和Sitar N 設計的商業(yè)軟件bSLOP的核心技術(shù);該軟件已在蘋果官方網(wǎng)站上售出。Sahalos J N、Yao X 和Najy W K A 分別把CoDE算法成功地直接應用于移動通信系統(tǒng)設計、產(chǎn)品缺陷預測軟件和電網(wǎng)保護協(xié)調(diào)。很少有同類算法能夠引起國際上如此密切關注和獲得這么多的優(yōu)化問題的成功應用。此外，他們提出的一種被國際上廣泛引用和應用的算法，被稱為“蔡王算法”(CW Algorithm)，獲得好評。

近10多年來，計算智能“中國海外軍團”異軍突起，成績斐然。在計算智能與進化算法研究領域，Yao X(姚Jin Y C(金耀初)等的研究成果獲得國際同行公認，成為進化計算領域的國際學術(shù)領軍人物，并為中國的計算智能與進化計算研究起到促進作用。

3.著作和科技論文出版發(fā)行

據(jù)不完全統(tǒng)計，自1987 年人工智能著作開禁以來全國已編著出版了70多部人工智能著作。這些著作有專著，也有教材，不乏深受讀者歡迎的高水平作品。例如，上面提到的引領人工智能著作開禁的《人工智能及其應用》(圖10)，已先后出版了7個版本，印刷50多次，發(fā)行40多萬冊，擁有上百萬讀者，得到廣泛應用，對國內(nèi)人工智能基礎研究、開發(fā)應用和人才培養(yǎng)發(fā)揮了重大作用。張鈸的專著《問題求解理論與應用》先后在國內(nèi)外出版，提出基于統(tǒng)計推斷的啟發(fā)式搜索和基于拓撲的空間規(guī)劃方法，降低了計算復雜性，具有重要的應用價值。此外，譚鐵牛、陸汝鈐、何新貴、石青云、何志均、涂序彥、鐘義信、李德毅、周志華、蔡自興、蔡文、史忠植、何華燦、施鵬飛、王萬森等在國內(nèi)外出版的人工智能相關專著，在一定程度上反映出中國人工智能的研究成果，對進一步開展國內(nèi)外學術(shù)交流起到重要作用。

此外，從事人工智能相關研究人員和高校師生，已在國內(nèi)外知名刊物與學術(shù)會議上發(fā)表了數(shù)以萬計的人工智能相關論文。其中不乏高水平文章，例如，王勇與蔡自興合作的論文曾被列為2012 年進化計算國際頂級刊物《IEEETransactions on EvolutionaryComputation》他引次數(shù)最高的論文。

還有一些論文被評為國內(nèi)外學術(shù)會議與學術(shù)刊物的優(yōu)秀論文。

4.人工智能教育培養(yǎng)大批專門人才 人工智能教育和人才培養(yǎng)是人工智能學科發(fā)展的重要基礎。國內(nèi)自20世紀80年代中期始，在少數(shù)高校開設各種人工智能類課程。經(jīng)過推廣與提高，30年前的人工智能星星之火如今已形成燎原之勢，數(shù)以百計的高校開設了各種層次的人工智能課程，有些課程已成為我國高校教育園地上的奇葩。

例如，中南大學的“人工智能”課程已成為首批國家級精品課程、教育部新世紀優(yōu)秀網(wǎng)絡課程、國家級全國雙語示范課程、首批國家級精品視頻公開課和國家級精品資源共享課程。表1所示為入選國家級質(zhì)量工程的人工智能類相關精品課程名單。這些人工智能類課程在改革中不斷發(fā)展壯大，已為國家培養(yǎng)了成千上萬的人工智能專門人才。雖然這些課程只占數(shù)以千計的國家級質(zhì)量工程課程的冰山一角，但也表明人工智能課程仍然占有一席之地，并具有不可替代的作用，產(chǎn)生了非常的影響力。

全國智能科學與技術(shù)教育暨教學學術(shù)會議是國內(nèi)人工智能教育與教學領域具有特色的最權(quán)威的學術(shù)盛會，自2003年起已舉辦10次，對于人工智能及其相關學科的教育教學、學科建設和人才培養(yǎng)發(fā)揮了關鍵作用。

2005年在北京大學開設的智能科學與技術(shù)專業(yè)，已在全國近30所大學開設，僅這些大學的“智能”專業(yè)每年就培養(yǎng)大約2000名人工智能專業(yè)人才。據(jù)估計，近30年來，全國高校已培養(yǎng)人工智能及其相關學科的碩士和博士數(shù)以千計，本科畢業(yè)生數(shù)以萬計。這些高層次的人工智能專門人才是中國發(fā)展人工智能的最為寶貴的財富。他們有幸遇上難逢的人工智能大好發(fā)展機遇，必將成為中國人工智能跨越式發(fā)展的中堅力量。

5.人工智能產(chǎn)業(yè)化蓬勃發(fā)展

盡管中國的人工智能產(chǎn)業(yè)化應用尚存在較大不足，但仍然已建立了一定的基礎，并呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的勢頭。據(jù)不完全統(tǒng)計，最近5年內(nèi)，中國在人工智能產(chǎn)業(yè)化應用領域的投資已超過1000多億元。下面略舉數(shù)例說明中國人工智能產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展情況。

1)模式識別 在虹膜識別、步態(tài)識別、身份識別等領域取得新成果。近年來，在多層神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上發(fā)展起來的深度學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡在很多模式識別應用領域產(chǎn)生了領先的性能，成為當前最熱門的方法。前面提到的虹膜識別及其在身份識別等方面的成功應用，已形成產(chǎn)業(yè)，占領國內(nèi)外市場，就是很好的例證。

2)語音識別

中國在自然語言處理特別是語音識別領域已經(jīng)達到國際先進水平。

2015 年中國智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到40.3億元，較2014年增長41.0%，遠高于全球語音產(chǎn)業(yè)增長速度。預計到2017年，中國語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計達到100.7億元。2015年智能語音市場繼續(xù)保持寡頭壟斷格局，科大訊飛已躋身全球排名前五，占有中文語音技術(shù)市場70%以上市場份額，語音合成產(chǎn)品市場份額達到70%以上?，F(xiàn)在中國智能語音的應用需求不斷增加，應用市場更加廣闊，已在智能家居、智能車載、智能客服、智能金融、智能教育和智能醫(yī)院等場合得到越來越多的應用。此外，一些海外留學人員也在語音識別領域取得國際領先水平的成果，微軟研究院黃學東就是該領域的一位突出代表。

3)人機博弈

中國象棋是中華民族的文化瑰寶，是一種怡神益智的活動，千百年來長盛不衰，深受廣大群眾的喜愛。自2006年8月舉行“浪潮杯”首屆中國象棋人機大戰(zhàn)(圖11)，至今已有10年，共舉行過5屆大賽，產(chǎn)生深遠影響。同樣中國也是國際圍棋的發(fā)源地，無論是國際圍棋或中國象棋，在國內(nèi)具有眾多的人機博弈愛好者，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展和市場前景十分看好。僅一款象棋對戰(zhàn)游戲平臺軟件，就可以萬人同時參與在線對決。

4)專家系統(tǒng)

自20世紀80年代以來，專家系統(tǒng)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、科技、教育、服務業(yè)等領域獲得廣泛應用。以農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)為例，開展了各種農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究、開發(fā)及推廣應用(圖12)。例如，作物病蟲預測專家系統(tǒng)、農(nóng)作制度專家系統(tǒng)、玉米低溫冷害防御專家系統(tǒng)、蠶育種專家系統(tǒng)、小麥專家系統(tǒng)等。

20世紀90年代以后，中國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得到了迅速發(fā)展，已成為農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的突破口。國家自然科學基金委、科技部、農(nóng)業(yè)部和許多省級部門都安排了相應的攻關課題;863計劃項目已將農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)等智能化農(nóng)業(yè)信息技術(shù)列為國家重點課題，搭建了中國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)研究開發(fā)的戰(zhàn)略平臺，為農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的進一步開發(fā)起到了積極催化作用。進入2l 世紀以后，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的開發(fā)速度日益加快，不僅數(shù)量增多，而且涉及的領域也更加全面，開發(fā)的深度和廣度有了很大的進展，為大范圍推廣應用農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)鋪平了道路。如小麥栽培管理農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、水稻高產(chǎn)栽培專家決策系統(tǒng)、番茄栽培管理專家系統(tǒng)、溫室番茄病蟲害缺素診斷與防治系統(tǒng)等。這些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的開發(fā)，促進了農(nóng)業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化，為發(fā)展高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效農(nóng)業(yè)做出了巨大貢獻。

此外，我國在機器學習、智能機器人、智能駕駛等人工智能領域，也已有不同程度的產(chǎn)業(yè)集聚，產(chǎn)業(yè)化步伐逐步加快。

在中國人工智能產(chǎn)業(yè)化過程中，企業(yè)巨頭搶灘布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，各大IT公司積極投入人工智能產(chǎn)業(yè)研發(fā)。

他們非常關注深度學習的應用前景，紛紛成立以機器學習技術(shù)為核心的研究院，充分挖掘大數(shù)據(jù)中蘊含的巨大商業(yè)與應用價值。例如，2012年，華為成立諾亞方舟實驗室，運用以深度學習為代表的人工智能技術(shù)對移動信息大數(shù)據(jù)進行挖掘，尋找有價值的規(guī)律。2013年，百度成立深度學習研究院，研究如何運用深度學習技術(shù)對大數(shù)據(jù)進行智能處理，提高分類和預測等任務的準確性。近年來還涌現(xiàn)出寒武紀、甲骨文、地平線、北京云知音和湖南自興等一批初露頭角的涉及人工智能的創(chuàng)業(yè)實體，從某種程度上體現(xiàn)出人工智能領域大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新的磅礴生機。

從整體來看，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)化仍處于起步階段。毫無疑問，在人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)與競爭過程中，會出現(xiàn)多家實力強大的企業(yè)，有些企業(yè)也會在某些領域內(nèi)形成領先優(yōu)勢甚至壟斷局面。

6.開設多種人工智能獎項

為了總結(jié)中國人工智能的研究成果，表彰人工智能工作者的突出貢獻，鼓勵更多的人員投身人工智能的創(chuàng)造性研究，設立了一些人工智能獎項，其中比較重要的有如下幾種。

吳文俊人工智能科學技術(shù)獎是中國智能科學技術(shù)領域唯一以個人名字命名、依托社會力量設立的科學技術(shù)獎。該獎項以“尊重知識、尊重人才、尊重創(chuàng)造”為方針，獎勵在智能科學技術(shù)活動中做出突出貢獻的單位和個人，以不斷推進中國智能科學技術(shù)領域創(chuàng)新與發(fā)展。該獎項是經(jīng)國家科學技術(shù)獎勵委員會批準設立的全國獎項，被譽為“ 中國人工智能科技最高獎”，于2010年起開設，已舉行了5屆。

其中，有4位人工智能杰出學者獲得(終身)成就獎。中國計算機學會也于2010年始設立終身成就獎，授予70歲以上、在計算領域做出卓越成就與貢獻、被業(yè)界廣泛認可的老科學家，其中，有2位從事人工智能研究取得突出成果的計算機學者獲得此項殊榮。

“中國象棋人機大戰(zhàn)”計算機博弈大賽始于2006年，已舉行5屆，引起國內(nèi)外人工智能學界和主流媒體的高度重視。隨著今年AlphaGo與圍棋九段李世石人機對決引發(fā)的新一輪的人工智能與機器博弈熱潮，中國象棋的人機大戰(zhàn)必將攀上新的高度，為推動中國人工智能發(fā)展做出其獨特的貢獻。

自1998 年以來，已在中國舉行了數(shù)百場智能系統(tǒng)、智能機器人和智能小車比賽，其中包括一些國際比賽。這些比賽吸引了成千上萬的青少年學生參加，并獲得大批國內(nèi)外獎勵，這對于提高他們對信息科技特別是人工智能的興趣，培養(yǎng)他們的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新能力，鍛煉人工智能科技接班人具有不可替代的重要作用。

中國一些學者和學生還獲得國際重要獎勵。例如，王勇獲得2015 年IEEE計算智能學會優(yōu)秀博士學位論文獎(圖17)，這是中國大學首次獲得該項殊榮。

據(jù)不完全統(tǒng)計，表2給出獲得國內(nèi)外人工智能重要獎項的名單。

7.國際交流 改革開放以來，特別是進入21世紀以來，中國的人工智能國際交流與合作進一步開展。

2006 年，中國人工智能學會聯(lián)合美國人工智能學會和歐洲人工智能協(xié)調(diào)委員會，共同發(fā)起在北京召開了International Conference on ArtificialIntelligence(人工智能國際學術(shù)會議，圖18)，隆重慶祝國際人工智能學科誕生50周年。時任全國人大常委會副委員長的許嘉璐等在大會上致詞。中國人工智能研究開拓者和領軍人物吳文俊、模糊數(shù)學創(chuàng)始人美國Zadeh LA、國際EBMT機器翻譯方法發(fā)明人Nagao M等在大會上做主題報告。大會開得非常成功，影響廣泛。

2013年還承辦了第23屆國際人工智能聯(lián)合會議(InternationalJointConference on Artificial Intelligence，IJCAI)，這是國際人工智能領域規(guī)模最大、影響最廣泛、學術(shù)地位最高的綜合性會議。承辦國際人工智能聯(lián)合會議表明中國的人工智能研究與應用已在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生積極影響。

中國還創(chuàng)辦與主辦一些人工智能或與人工智能密切相關的國際會議。例如，2010 年舉辦了全球智能控制與自動化國際會議(The World

Congresson

Intelligent

Control

and Automation，WCICA)，自1993年以來每2年舉行一次，共舉行了12屆。本會議已成為具有國際影響力的智能科技盛會。此外，中國人工智能學會還發(fā)起組織“國際高級智能會議”，已經(jīng)舉辦了2次。

8.人工智能對社會的影響日益擴大

人工智能的發(fā)展已對人類及其未來產(chǎn)生深遠影響，這些影響涉及人類的經(jīng)濟利益、社會作用和文化生活等方面。僅社會影響而言，就包括勞動就業(yè)問題、社會結(jié)構(gòu)變化、思維方式與觀念、心理上的威脅等。

1)勞務就業(yè)問題。由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，將會使一部分人不得不改變他們的工作方式或工種，甚至造成失業(yè)。

2)社會結(jié)構(gòu)變化。社會結(jié)構(gòu)正在悄然改變，人-機器的社會結(jié)構(gòu)終將被人-智能機器(人工智能)-機器的社會結(jié)構(gòu)取代。從發(fā)展的角度看，從醫(yī)院里看病的“醫(yī)生”和護理病人的“護士”，旅館、飯店和商店的“服務員”，辦公室的“秘書”，指揮交通的“交通警察”，到家庭的“勤雜工”和“保姆”等，都將由智能機器人取代。因此，人們將不得不學會與智能機器相處，并適應這種變化了的社會結(jié)構(gòu)。

3)思維方式與觀念的變化。一旦智能系統(tǒng)的用戶開始相信系統(tǒng)(智能機器)的判斷和決定，那么他們有可能不愿多動腦筋，變得懶惰，并失去對許多問題及其求解任務的責任感和敏感性。過分地依賴計算機的建議而不加分析地接受，將會使智能機器用戶的認知能力下降，并增加誤解。

4)心理上的威脅。人工智能還使一部分社會成員感到心理上的威脅，或叫做精神威脅。人們一般認為，只有人類才具有感知精神，而且以此與機器相別。如果智能機器的人工智能會超過人類的自然智能，那么人類可能淪為智能機器和智能系統(tǒng)的奴隸。

上述這些影響在國內(nèi)同樣存在。針對社會各界廣泛關注人工智能對人類社會的影響，國內(nèi)已開展人工智能科技知識的普及宣傳。例如，通過視頻公開課普及人工智能知識。精品視頻公開課是向大學生和社會大眾免費開放的科學與文化素質(zhì)教育網(wǎng)絡視頻課程與講座，著力廣泛傳播人類文明優(yōu)秀成果和現(xiàn)代科學技術(shù)前沿知識，提升大學生及社會大眾的科學文化素養(yǎng)，服務社會主義先進文化建設，增強中國文化軟實力和中華文化國際影響力。國家級精品視頻公開課“人工智能PK人類智能”和“從自然世界到智能時代”等，在國內(nèi)網(wǎng)絡媒體播出后，反映熱烈，深受歡迎，對擴大人工智能對社會的正面影響，減少人工智能對社會的負面影響起到積極引導的應有效果。

三、存在的問題

雖然國內(nèi)人工智能已取得許多驕人成就，但與國家發(fā)展戰(zhàn)略要求相差甚遠，與國際先進水平差距較大。概括起來存在如下幾方面的問題。

1)經(jīng)濟效益至上，缺乏遠大眼光。

許多人工智能企業(yè)和一些地方政府缺乏遠大眼光，追求短期的經(jīng)濟效益，企望1~2年或2~3年內(nèi)獲得明顯的經(jīng)濟回報，致使很大一部分人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)急功近利，底氣不足，發(fā)展乏力。需要追求經(jīng)濟效益，但像人工智能這樣的高科技產(chǎn)業(yè)，或把人工智能技術(shù)用于促進其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展應當遵循一定的規(guī)律，需要一個過程，需要一定的時間，不能急于求成，過早追求經(jīng)濟效益。

2)人工智能整體水平亟待提高。由于國內(nèi)人工智能起步較晚，未能較早參與相應的人工智能國際技術(shù)、專利及標準制定，因此奉上了數(shù)額不菲的“學費”。在國內(nèi)人工智能領域，有很多科研機構(gòu)和企業(yè)在參與技術(shù)研發(fā)，并在某些領域處于與國外基本同步甚至領先水平，這對于提升中國在未來人工智能領域的技術(shù)、標準話語權(quán)以及市場應用主導權(quán)至關重要。但是，中國人工智能的整體能力和水平遠未達到通用智能化程度，人工智能基礎研究的總體水平，與國際先進水平仍然存在明顯差距。要在整體上趕上國際先進水平依然任重道遠，需要時日。

3)國家的決策有待落實于行動。

中國雖已公布了一批與人工智能相關的發(fā)展規(guī)劃，如《智能制造2025》、《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》和《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》等，但尚未制定全面發(fā)展人工智能的國家戰(zhàn)略。上述規(guī)劃與方案也需要把政策規(guī)劃轉(zhuǎn)化為行動，變成看得見的效益。

4)國家資金支持力度有待進一步提高。

如前所述，中國已經(jīng)在許多國家級科學研究和科技發(fā)展項目中，支持人工智能及其相關科技項目的研究，而且支持力度不斷加大。不過，與“ 互聯(lián)網(wǎng)+”、智能制造等項目，與歐美一些發(fā)達國家的相關項目投入相比，國內(nèi)對人工智能科研和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資金支持力度還遠遠不夠。況且，比起其他項目，人工智能需要研究的問題更多，涉及面更廣，難度也更大，需要國家支持的力度也更大。

5)科研經(jīng)費分配不夠公正。

長期以來，對科研經(jīng)費的分配問題不時引發(fā)爭議。首先，未能把有限的經(jīng)費用到最重要和最急需的項目上，而是平均分配，致使一些并不急需使用經(jīng)費的項目與急需重點支持的項目“平分秋色”。其次，有些基金項目“專家組”成員，以權(quán)謀私，為本單位申請項目的立項出力，甚至相互勾結(jié)，為專家組成員單位獲得項目助一臂之力，而許多非專家組單位成員申請的項目就受到不公正待遇;在一段時間內(nèi)這幾乎成為潛規(guī)則。再次，科研經(jīng)費的評定與使用缺乏有效監(jiān)督，這些問題在人工智能領域同樣存在。

6)公眾對人工智能的發(fā)展存在顧慮。

自人工智能孕育于人類社會母胎之日起，人工智能的社會影響就引起人類社會的廣泛關注。社會上有一部分人對人工智能和智能機器人的出現(xiàn)與發(fā)展表示擔憂，擔心有朝一日人工智能和智能機器會威脅到人類的生存與發(fā)展，其中最典型的要算史蒂芬·霍金。作為當今世界一位極具影響力的物理學家，他擔心運用人工智能技術(shù)制造能夠獨立思考的機器，最終會威脅到人類的生存?；艚鹫f：人工智能的全面發(fā)展可能導致人類的滅絕(圖22)。他的觀點引起包括眾多民眾和一些科技人員的共鳴。當然，社會上也存在另一種觀點的，他們認為，盡管人工智能經(jīng)過60年的發(fā)展已取得了巨大進步，但在看得見的未來人工智能的整體水平還難以超越人類智能，還不足以威脅到人類的生存。他們主張必須高度重視人工智能對人類社會的影響，不失時機地研究與制定對策，以消除公眾顧慮，確保人類自身安全。

7)一哄而起可能導致無序競爭。

有人認為，中國社會存在一種傳統(tǒng)文化，即普遍存在“一哄而起，遍地開花”，全國許多地方開發(fā)同一產(chǎn)品的現(xiàn)象。這些行為勞民傷財，無法保證產(chǎn)品質(zhì)量，造成資源和人力的巨大浪費，最終既無經(jīng)濟效益，也無社會效益。以往的大煉鋼鐵、射流技術(shù)、可控硅(晶閘管)器件是這樣，現(xiàn)在的汽車生產(chǎn)、機器人產(chǎn)業(yè)園、無人機開發(fā)等也是如此。當前，不但汽車產(chǎn)能過剩，而且機器人產(chǎn)業(yè)園內(nèi)的多數(shù)企業(yè)都面臨無序競爭的艱難境地，很可能在不久的將來有被淘汰出局的危險。

現(xiàn)在，中國人工智能及其產(chǎn)業(yè)已引起政府和社會各界的前所未有的高度重視，值得慶幸的是還沒有出現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)“一哄而起，遍地開花”的現(xiàn)象。人工智能產(chǎn)業(yè)的科技起點的門檻比較高，開發(fā)創(chuàng)業(yè)的難度和風險比較大，有膽識、有基礎、有實力的創(chuàng)業(yè)者可能要比機器人創(chuàng)業(yè)者少，但愿不會重復機器人產(chǎn)業(yè)園一哄而起的現(xiàn)象。

8)盲目樂觀和夜郎自大不利發(fā)展。

許多有識之士認為，當前國內(nèi)人工智能基礎研究和應用開發(fā)與國際先進水平存在很大差距，國際影響力有待提高。然而，國內(nèi)有一部分人工智能研究與開發(fā)人員卻過高地估計成績，認為國內(nèi)人工智能已經(jīng)在很多方面甚至全面超過國際先進水平。

評價一門學科是否達到與超過國際先進水平，不但要有客觀標準和國際同行普遍認可，而且要有一批令人信服的標志性成果。這里不準備具體討論或爭論這個問題，而是想從國際計算機學科的科技最高獎圖靈獎的獲獎情況來說明中國人工智能的發(fā)展水平。

自1969 年以來，美國計算機學會先后舉行過48屆圖靈獎評審與頒獎，圖靈獎得主共計64位。其中，美籍華裔計算機科學家姚期智2000年獲得圖靈獎，他是圖靈獎設立48年以來獲得該獎項的唯一華裔學者。在64位圖靈獎得主中，有12位杰出人工智能專家獲此殊榮，當中沒有一個是中國人。

中國已數(shù)次蟬聯(lián)國際超級計算機運行速度冠軍，值得慶賀;但這不足以說明中國人工智能科技已達國際先進水平。許多國內(nèi)企業(yè)巨頭的人工智能開發(fā)雖然進步很快，成績可喜可賀，但在總體上也遠未達到國際領先水平。

國際IT巨頭及歐美日發(fā)達國家都紛紛投入巨資，力爭在本輪人工智能全球競爭中占據(jù)主導地位。我們切不可盲目樂觀，過高地估計自己的成績。

9)存在以哲學研究代替人工智能研究傾向。

人工智能有哲學問題需要研究，但人工智能不屬于哲學。有些人從信息哲學或其他哲學角度進行人工智能研究，既是需要的，也是值得支持的。不過，長期以來國內(nèi)存在一種以哲學研究代替人工智能研究的傾向，并過分夸大哲學問題對人工智能的作用，甚至企圖以哲學主導人工智能學科，值得警惕[129]。

需要就人工智能主流問題進行踏踏實實的研究。吳文俊曾經(jīng)語重心長地告誡：我們真正的意圖絕不在于口舌之爭，在字面上夸夸其談。真正應該做的事是實干巧干，借計算機時代來臨的大好契機，率先在全世界推行腦力勞動機械化，以具體成就和向世人表明我們的主張。

10)國際合作需要進一步加強。

中國雖然進行了一些人工智能的國際合作，包括舉辦人工智能國際會議、出國出席人工智能國際會議和派遣人員參加人工智能國際合作研究等。這些合作不僅在規(guī)模上需要擴大，而且合作水平和成果也需要提升。應該說，人工智能的國際合作需要進一步加強，中國的人工智能國際地位有待進一步提高。

四、發(fā)展機遇

中國的人工智能正面臨前所未有的歷史發(fā)展機遇，具備諸多發(fā)展優(yōu)勢。

1)國際大勢所趨。

人類社會的信息環(huán)境與科技水平已取得了重大進步，與計算機和人工智能密切相關的大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)等已獲得快速發(fā)展。人工智能已開始對人類社會結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響，人——機器二元社會正在逐漸地向人-機器-智能機器三元社會發(fā)展。人、機器、智能機器協(xié)作與共存將成為人類社會結(jié)構(gòu)的新常態(tài)，人、機器、智能機器和諧共存既是社會發(fā)展的必然，也為人工智能和人工智能產(chǎn)業(yè)提供了用武之地。縱觀國際社會與科技發(fā)展潮流，人工智能的發(fā)展是人類社會進入信息社會后繼續(xù)前行的重要標志，是國際科技發(fā)展的大勢所趨，將引領一輪新的機器革命，促進世界產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，為經(jīng)濟復蘇與發(fā)展注入正能量。這也是中國人工智能遇上的千載難逢的發(fā)展機遇期。

2)國家戰(zhàn)略驅(qū)動。

回顧國內(nèi)人工智能的發(fā)展過程可以看到，公眾對人工智能的認識、人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和政府對人工智能重視程度都已經(jīng)發(fā)生了很大變化。

如前所述，中央領導人鼓勵發(fā)展人工智能，習近平、李克強等對中國人工智能和機器人學的發(fā)展給予高度支持和明確指示，并提出目標要求;國務院和相關政府部門已制訂與發(fā)布了人工智能相關的發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，如《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》、《智能制造2025》和《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃2016—2020》等。國家戰(zhàn)略與政府推動是中國人工智能科技與產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展之源，人工智能如果離開了國家的政策協(xié)調(diào)，就寸步難行;有了國家的戰(zhàn)略支持，就能闊步前進。

3)國內(nèi)發(fā)展需求。

發(fā)展人工智能是國內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的需要，發(fā)展智能產(chǎn)業(yè)和智慧經(jīng)濟需要人工智能的持續(xù)創(chuàng)新，人工智能產(chǎn)業(yè)化是國家發(fā)展的大趨勢。

中國的社會經(jīng)濟發(fā)展正面臨新的機遇與挑戰(zhàn)。勞動力紅利的缺失、老齡化社會的來臨、精英人才的需求、關鍵技術(shù)的開發(fā)，都需要通過發(fā)展來逐一解決。發(fā)展人工智能和智能機器能夠?qū)崿F(xiàn)“機器換人”和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，“人工智能+X”將成為萬眾創(chuàng)新的新時尚和新潮流。不能說發(fā)展人工智能能夠解決所有的經(jīng)濟問題和社會問題，但是可以說人工智能產(chǎn)業(yè)能夠為解決現(xiàn)有的經(jīng)濟問題和社會問題創(chuàng)造良機。中國的社會進步和經(jīng)濟發(fā)展迫切需要人工智能的得力參與，中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和社會發(fā)展重構(gòu)也為人工智能科技和人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了“用武之地”。

4)智力資源優(yōu)勢。

盡管中國的人工智能起步較晚，又走過一段很長的曲折發(fā)展道路，但在中國發(fā)展人工智能具備得天獨厚的智力資源優(yōu)勢。

其一，人工智能重在智能軟件，中國人在這方面具有優(yōu)良傳統(tǒng)和特別的智慧。被譽為“中國人工智能之父”的吳文俊指出：中國不僅具有作為典型腦力勞動的數(shù)學機械化的合適土壤，而且也是各種腦力勞動機械化的沃土。古代中國是腦力勞動機械化的故鄉(xiāng)，也是腦力勞動機械化的發(fā)源地。它有著發(fā)展腦力勞動機械化所需要的堅實基礎、有效手段與豐富經(jīng)驗。中國歷史上研究數(shù)學的“術(shù)”方法，與現(xiàn)在研究人工智能的“算法”，具有異曲同工之妙。

其二，現(xiàn)在中國擁有龐大的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民群體、最大的網(wǎng)民基數(shù)和人才基數(shù)，形成首屈一指的人工智能群體資源優(yōu)勢。

其三，中國派遣的大批出國研究人工智能的“海歸”專家，已成為中國人工智能研究與開發(fā)應用的中流砥柱和學科帶頭人，對人工智能研究開發(fā)、產(chǎn)業(yè)應用和人才培養(yǎng)極為重要。

其四，中國改革開放的優(yōu)越發(fā)展環(huán)境，已經(jīng)并將繼續(xù)汲引更多的從事人工智能研發(fā)的海外學子和外國專家前來加盟中國的人工智能建設。

處在最好發(fā)展機遇期的中國人工智能科技與產(chǎn)業(yè)，只要制定與執(zhí)行好人才策略，何懼無人?

5)產(chǎn)業(yè)初步基礎。

與機器人產(chǎn)業(yè)相比，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)起步很晚，但近年來已在人工智能科研成果及其產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化上取得長足進展，已與10年前的情況不可同日而語。在當前大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)深入發(fā)展與廣泛應用的背景下，國內(nèi)外IT 企業(yè)不失時機布局人工智能產(chǎn)業(yè)。以智能語音產(chǎn)業(yè)為例，2015 年全球智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到61.2億美元，較2014年增長34.2%。其中，中國智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到40.3億元人民幣，較2014年增長41.0%，遠高于全球語音產(chǎn)業(yè)增長速度。預計到2016年，中國語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到59億元人民幣。

中國語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模提升主要源于以下3個原因：

首先，政府在智能語音技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化方面的政策支持，為語音產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了良好的發(fā)展環(huán)境。

其次，語音技術(shù)提供商不斷優(yōu)化產(chǎn)品性能，進一步深化了智能語音在車載信息服務系統(tǒng)、智能家居等領域的應用。

其三，4G網(wǎng)絡的普及、大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，為智能語音應用提供了強有力的保障。

這3個原因也是中國智能語音產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎。

當前IT巨頭以智能語音為切入點，積極布局人工智能領域發(fā)展。國際上，谷歌、蘋果、微軟、IBM、Facebook等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在積極推進智能語音技術(shù)研發(fā)與應用之后，以此為切入點開始布局整個人工智能領域。國內(nèi)的百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛、小i機器人、思必馳、云知聲、華大基因、捷通華聲等企業(yè)，以智能交互(文本或語音)為切入點，積極布局人工智能領域，搶占產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點。

第四篇：《人工智能》學習報告

深圳大學碩士研究生課程作業(yè)—人工智能

《人工智能》學習報告

深圳大學機電與控制工程學院彭建柳

學號：0943010210

1.引言

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，曾經(jīng)有一部電影，著名導演斯蒂文?斯皮爾伯格的科幻片《人工智能》(A.I.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(MIT)、卡內(nèi)基-梅隆大學(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內(nèi)的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術(shù)的實驗。

一直以來，關于人工智能的理論，我一直認為是科學的前沿，理解起來較為飄渺。但是，從本學期《人工智能》課程的學習中，本人較系統(tǒng)的接觸到了關于人工智能的理論，從有限的課程中，通過老師的詳細介紹和查閱人工智能方面的書籍，學習了關于人工智能幾個主要方面的知識，如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡等。下面是本人關于人工智能理論的一些基本認識。

2.人工智能的形成與發(fā)展

說到人工智能，首先先認識下自動控制理論，自動控制理論從形成到發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷了六十多年的歷程，其主要分為三個階段：

務和現(xiàn)實模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的開發(fā)上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規(guī)控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層控制是對實際環(huán)境或過程進行組織、決策和規(guī)劃，以實現(xiàn)問題求解。為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術(shù)。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

隨著人工智能和計算機技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)有可能把自動控制和人工智能以及系統(tǒng)科學中一些有關學科分支(如系統(tǒng)工程、系統(tǒng)學、運籌學、信息論)結(jié)合起來，建立一種適用于復雜系統(tǒng)的控制理論和技術(shù)。智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動控制技術(shù)的最新發(fā)展階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領域。1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)。1985年，在美國首次召開了智能控制學術(shù)討論會。1987年又在美國召開了智能控制的首屆國際學術(shù)會議，標志著智能控制作為一個新的學科分支得到承認。智能控制具有交叉學科和定量與定性相結(jié)合的分析方法和特點。

3.模糊控制

在傳統(tǒng)的控制領域里，控制系統(tǒng)動態(tài)模式的精確與否是影響控制優(yōu)劣的最主要關鍵，系統(tǒng)動態(tài)的信息越詳細，則越能達到精確控制的目的。然而，對于復雜的系統(tǒng)，由于變量太多，往往難以正確的描述系統(tǒng)的動態(tài)，于是工程師便利用各種方法來簡化系統(tǒng)動態(tài)，以達成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統(tǒng)的控制理論對于明確系統(tǒng)有強而有力的控制能力，但對于過于復雜或難以精確描述的系統(tǒng)，則顯得無能為力了。因此便嘗試著以模糊數(shù)學來處理這些控制問題。通過課堂中，導師生動的講解，以及引用到生活當中鮮活的例子，如冰箱溫度的模糊控制，智能汽車的行駛路線控制等等，充分的認識到，模糊控制在當今社會的應用已經(jīng)很廣泛，只是理論知識的缺乏而感覺不到它們的存在。

一般控制架構(gòu)包括：定義變量、模糊化、知識庫、邏輯判斷及反模糊化，詳細如下：

(1)定義變量：也就是決定程序被觀察的狀況及考慮控制的動作，例如在一般控制問題上，輸入變量有輸出誤差E與輸出誤差之變化率CE，而控制變量

則為下一個狀態(tài)之輸入U。其中E、CE、U統(tǒng)稱為模糊變量。

(2)模糊化（fuzzify）：將輸入值以適當?shù)谋壤D(zhuǎn)換到論域的數(shù)值，利用口語化變量來描述測量物理量的過程，依適合的語言值（linguisitc value）求該值相對之隸屬度，此口語化變量我們稱之為模糊子集合（fuzzy subsets）。

(3)知識庫：包括數(shù)據(jù)庫（data base）與規(guī)則庫（rule base）兩部分，其中數(shù)據(jù)庫是提供處理模糊數(shù)據(jù)之相關定義；而規(guī)則庫則藉由一群語言控制規(guī)則描述控制目標和策略。

(4)邏輯判斷：模仿人類下判斷時的模糊概念，運用模糊邏輯和模糊推論法進行推論，而得到模糊控制訊號。此部分是模糊控制器的精髓所在。

(5)解模糊化（defuzzify）：將推論所得到的模糊值轉(zhuǎn)換為明確的控制訊號，做為系統(tǒng)的輸入值。

模糊控制很重要的一點就是模糊規(guī)則的制定，其規(guī)則制定的來源主要由專家的經(jīng)驗和知識、操作員的操作模式、自學習提供。模糊規(guī)則的形式則分為狀態(tài)評估和目標評估兩種。但都是以模糊控制為基礎，達到自動控制的目的。

4.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)(expert system)是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的課題之

一。運用特定領域的專門知識，通過推理來模擬通常由人類專家才能解決的各種復雜的、具體的問題，達到與專家具有同等解決問題能力的計算機智能程序系統(tǒng)。它能對決策的過程作出解釋，并有學習功能，即能自動增長解決問題所需的知識。

專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了3個階段，正向第四代過渡和發(fā)展。第一代專家系統(tǒng)（dendral、macsyma等）以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強為特點。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。第二代專家系統(tǒng)（mycin、casnet、prospector、hearsay等）屬單學科專業(yè)型、應用型系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)較完整，移植性方面也有所改善，而且在系統(tǒng)的人機接口、解釋機制、知識獲取技術(shù)、不確定推理技術(shù)、增強專家系統(tǒng)的知識表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進。第三代專家系統(tǒng)屬多學科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略，并開始運用各種知識工程語言、骨架系統(tǒng)及專家系統(tǒng)開發(fā)工具和

環(huán)境來研制大型綜合專家系統(tǒng)。在總結(jié)前三代專家系統(tǒng)的設計方法和實現(xiàn)技術(shù)的基礎上，已開始采用大型多專家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識表示、綜合知識庫、自組織解題機制、多學科協(xié)同解題與并行推理、專家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡知識獲取及學習機制等最新人工智能技術(shù)來實現(xiàn)具有多知識庫、多主體的第四代專家系統(tǒng)。

對專家系統(tǒng)可以按不同的方法分類。通常，可以按應用領域、知識表示方法、控制策略、任務類型等分類。如按任務類型來劃分，常見的有解釋型、預測型、診斷型、調(diào)試型、維護型、規(guī)劃型、設計型、監(jiān)督型、控制型、教育型等。

簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。

5.神經(jīng)網(wǎng)絡

由于神經(jīng)網(wǎng)絡是多學科交叉的產(chǎn)物，各個相關的學科領域?qū)ι窠?jīng)網(wǎng)絡都有各自的看法，因此，關于神經(jīng)網(wǎng)絡的定義，在科學界存在許多不同的見解。目前使用得最廣泛的是T.Koholen的定義，即“神經(jīng)網(wǎng)絡是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應?！?/p>

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。雖然單個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡單，功能有限，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡系統(tǒng)所能實現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。

6.小結(jié)

關于人工智能的學習，我現(xiàn)在所學習到的僅僅是皮毛。但對于一個剛剛接觸人工智能學習的學生，了解如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能的知識入門尤為重要，為將來進一步學習人工智能的理論打下基礎，并將理論應用于生活和工作當中，這才是學習的最終目的。

參考文獻：

《人工智能控制》作者：蔡自興，出 版 社：化學工業(yè)出版社，2005-7-1

第五篇：《人工智能》閱讀報告

《人工智能》閱讀報告之

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指導教師：

歷史、現(xiàn)狀與未來

2014/4/6

我并不是通過看書而是通過一部由斯皮爾伯格執(zhí)導的科幻電影——《AI》接觸到人工智能這個概念的。雖然這只是一部2001年的電影，距今已有13年之久，但是它對我的啟迪是長久的。電影劇情在此不做探究，只是它展示給我們的未來讓我對人工智能非常好奇，所以我通過圖書館和網(wǎng)絡搜集閱讀了一些材料，爭取對人工智能的歷史和現(xiàn)狀有較深入的理解，并對其未來進行合理展望。

電影名叫《A.I》，即Artificial Intelligence的首字母縮寫，而這也正是學術(shù)上的人工智能的英文名。人工智能的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由當時麻省理工學院的麥卡錫在1956年的達特茅斯會議上提出的：“人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”。這次會議可以看作人工智能的發(fā)端。自此以后，新思想、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，至今尚無統(tǒng)一定義。經(jīng)過這些年的發(fā)展，人工智能有了很多成果，前途一片光明。下面是詳細介紹。

首先是人工智能的歷史。1956年夏季，以麥卡錫、明斯基、羅徹斯特和香農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。

關于人工智能之父的說法，有人認為是馮·諾依曼，有人認為是圖靈，這都有一定的道理。圖靈提出過著名的圖靈測試，這是評價機器智能行為最好且唯一的方法。另外，他還寫過這方面的論文，如《機器會思考嗎？》。然而比較公認的人工智能之父還是約翰·麥卡錫，不幸的是，他于最近去世了。麥卡錫是LISP語言的發(fā)明者，曾因人工智能方面的巨大貢獻獲得過圖靈獎。

人工智能在于1956年正式提出后，取得了顯著進步。20世紀50至70年代之間，人工智能有幾個標志性的事件。1956年，塞繆爾發(fā)明了跳棋程序，于1962年擊敗了美國的一個州的跳棋冠軍。1968年，斯坦福大學的費根鮑姆等人研制了DENDRAL，被認為是專家系統(tǒng)的萌芽。1976年，“四色定理”得到證明。到了80年代，神經(jīng)網(wǎng)絡快速發(fā)展。另外，人工智能被引入了市場，并顯示出了使用價值。如智能機器人，機器翻譯及斯坦福大學的SRI地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)等。

到了90年代，可以說進入了相對穩(wěn)定階段。這個期間最著名的事件莫過于藍色巨人IBM的超級計算機“深藍”擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫了。這是人工智能的一個標志性事件，可以說是人工智能領域最廣為人知的事件了。這一事件顯示了人工智能的強大能力，使人們對人工智能的未來充滿了期望。

進入21世紀，對人工智能的研究又深入了一部。比如谷歌等公司推出的機器翻譯，微軟退出的語音助手Cortana，都是當今人工智能的最新成果。今年微軟build大會就進行了實時翻譯，表名語音識別工作有了很大進展。最近很出名的便是IBM公司的超級計算機“沃森”了。2011年2月17日，沃森在美國智力競猜節(jié)目《危險邊緣》中擊敗人類。與之前的深藍不同的是，沃森可以理解人類語言，然后進行推理。

以上是人工智能的基本發(fā)展歷程，下面主要介紹當前人工智能的發(fā)展情況。人工智能主要應用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言理解、智能機器人、圖像識別和專家系統(tǒng)等方面。當前這些主要研究領域都取得了長足進步。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是我重點關注的的一個方面。從它出現(xiàn)以來，就給人們帶來很多驚喜。根據(jù)一個簡化的統(tǒng)計，人腦由百億條神經(jīng)組成，每條神經(jīng)平均連結(jié)到其它幾千條神經(jīng)。通過這種連結(jié)方式，神經(jīng)可以收發(fā)不同數(shù)量的能量。神經(jīng)的一個非常重要的功能是它們對能量的接受并不是立即做出響應，而是將它們累加起來，當這個累加的總和達到某個臨界閾值時，它們將它們自己的那部分能量發(fā)送給其它的神經(jīng)。大腦通過調(diào)節(jié)這些連結(jié)的數(shù)目和強度進行學習。盡管這是個生物行為的簡化描述，但同樣可以充分有力地被看作是神經(jīng)網(wǎng)絡的模型。

閾值邏輯單元（Threshold Logic Unit，TLU）是理解神經(jīng)網(wǎng)絡的第一步。TLU 是一個對象，它可以輸入一組加權(quán)系數(shù)的量，對它們進行求和，如果這個和達到或者超過了某個閾值，輸出一個量。如下圖所示：

比如一個求解語言種類的感知器學習模型如下：

有一種培訓規(guī)則叫做delta規(guī)則。感知器培訓規(guī)則是基于這樣一種思路：權(quán)系數(shù)的調(diào)整是由目標和輸出的差分方程表達式?jīng)Q定。而delta規(guī)則是基于梯度降落這樣一種思路。

反向傳播算法同樣來源于梯度降落原理，在權(quán)系數(shù)調(diào)整分析中的唯一不同是涉及t(p,n)與 y(p,n)的差分。如下圖所示：

自然語言理解方面，目前很多公司都在做。比較出名的事件是IBM的超級計算機“沃森”。2011年2月14日至16日的3天比賽中，沃森憑借超強的運算速度和強大的人工智能算法戰(zhàn)勝了美國最受歡迎的智力競猜電視節(jié)目《危險邊緣》歷史上兩位最為成功的選手肯·詹寧斯和布拉德·魯特，這是機器挑戰(zhàn)人類智能的又一成功例子。對計算機沃森來說參與智力競賽節(jié)目最重要的難題是解析人類的語言，尤其是在充滿暗示和惡作劇的游戲里，沃森需要識別人類語言中微妙的含義，分辨諷刺口吻、謎語、構(gòu)詞斷句、詩篇線索等等這些邏輯和線索。然后才是對題目進行分解，快速搜索自己的內(nèi)存資料，尋找到最佳答案。沃森能學習人類思維分辨人類語言口氣，可選擇忽略不擅長的題目，它可以可估算節(jié)目剩余獎金和自我信心，主動選擇是否繼續(xù)回答問題，已經(jīng)取得了很大的進步。然而即使這樣，它也沒能突破圖靈測試。它只能處理文字符號，并不能真正理解它們的含義。所以它很難理解人類交流中的微妙含義，甚至出現(xiàn)了爆粗口的尷尬局面。

除了自然語言理解，智能機器人的研究也十分火熱。紀錄片《漫游火星》中介紹了兩個智能車——機遇號和勇氣號，都屬于智能機器人范疇。2010年上海世博會上展出了很多這方面的最新成果。比如，會拉小提琴的日本機器人和“海寶”機器人，美國最受歡迎的機器人吸塵器Roomba等。日本本田公司研制的仿人機器人ASIMO，是目前全球唯一具備人類雙足行走能力的類人型機器人。阿西莫(ASIMO，Advanced Step Innovative Mobility)即高級步行創(chuàng)新移動機器人。從2000年發(fā)展至今，除具備了行走功能與各種人類肢體動作之外，更具備了人工智能，可以預先設定動作，還能依據(jù)人類的聲音、手勢等指令，來從事相應動作。此外，他還具備了基本的記憶與辨識能力。在智能機器人這方面，日本的研究成果是很多的，中國科研人員還要多加努力，迎頭趕上。

圖像識別是人工智能的重要領域，也是目前研究比較集中的領域之一。圖像識別是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)。掃描條形碼、二維碼只是簡單的應用，現(xiàn)在已經(jīng)有些廠商推出直接掃描圖片獲取信息的技術(shù)了。亞馬遜的Flow早在一年前就已經(jīng)可以通過圖片識別搜索商品，eBay也在嘗試在自己的應用中加入圖像識別的功能。目前，Pounce已經(jīng)與Staples、Target、Ace等零售商合作，支持顧客利用手機掃描印刷廣告上的商品圖片，然后即時跳轉(zhuǎn)到電商移動網(wǎng)站下單。這樣移動平臺就可以與電子商務無縫對接了，從而顯現(xiàn)出了巨大的商機。

除了上面介紹的幾個研究方面，專家系統(tǒng)也在不斷發(fā)展。專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識建立起來的知識系統(tǒng)，是一種具有特定領域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。它應用人工智能技術(shù)、模擬人類專家求解問題的思維過程求解領域內(nèi)的各種問題，其水平可以達到甚至超過人類專家的水平。專家系統(tǒng)可分為解釋型、預測型、診斷型、設計型、監(jiān)視型和控制型等類型，各自應用于不同的領域。比如控制型專家系統(tǒng)的代表為YES/MVS（幫助監(jiān)控和控制MVS操作系統(tǒng)的專家系統(tǒng)），監(jiān)視型專家系統(tǒng)代表為森林火警監(jiān)視、REACTOR（幫助操作人員檢測和處理核反應堆事故的專家系統(tǒng)）。

當然人工智能作為一個跨越多平臺、多學科的新興技術(shù)，研究領域不止以上介紹的這些，并且新的技術(shù)和概念仍在不斷發(fā)展。那么，人工智能究竟能發(fā)展到什么程度呢？人工智能的終極目標是用機器代替人的腦力勞動，可以說到時候機器要比人類聰明多了。那么這一目標能否達到？若真正實現(xiàn)了，又有什么因素會使人擔憂呢？下面我就人工智能的未來做一下展望。

我對人工智能的未來充滿信心。在IT發(fā)展的不同階段，都引起了或大或小的革命。人工智能是一個新事物，前途不可限量。想當初比爾蓋茨靠著PC的蓬勃發(fā)展而起家，現(xiàn)在的人工智能所帶給我們的機遇不亞于此。隨著人工智能的發(fā)展，很多新產(chǎn)品會進入市場。如果抓住這一機遇，將智能機器放到每個家庭，那必定會造就一個商業(yè)帝國。

另一方面，美國的很多科幻電影都有對人工智能未來的探討，而且基本上都充滿擔憂。不止《A.I》，《終結(jié)者》和《黑客帝國》等電影也對人工智能的未來進行了探討。《A.I》中人類終于在2000多年后消失，被機器代替；《終結(jié)者》中的機器更是殘忍地殺害人類，與人類展開抗爭；《黑客帝國》中的只能機器則完全統(tǒng)治了原本屬于人類的世界。

從電影回歸現(xiàn)實，人類對人工智能的看法如何呢？目前的人工智能還沒有進入大規(guī)模實際應用階段，很多技術(shù)還不成熟，所以人工智能目前看起來還沒有那么“智能”，因而人們對它還沒有多少憂慮。若干年以后，人工智能高度發(fā)達，取代了人的工作，集自然語言理解、模式識別、圖像識別、高精度計算等能力于一身，就出現(xiàn)了所謂的“新人類”——真正意義上的智能機器人。它們具備了思想和意識，它們具備了創(chuàng)新能力，最令人不安的是，它們不想一直受人類驅(qū)使，它們要反抗。

總結(jié)來說，人工智能的發(fā)展有著廣闊的前景。我很關心的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡，因為未來智能機器的發(fā)展向人看齊，要模仿人腦的工作機理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡相當于智能機器的大腦，把它發(fā)展完善，再配合自然語言理解、模式設別和專家系統(tǒng)等技術(shù)，才能開發(fā)出真正意義上的智能機器。這樣一來，人類千百年來的腦力勞動能夠得以解放，科技高速發(fā)展，新的革命就會到來。

另一方面，技術(shù)的發(fā)展大多會伴隨著濫用。如同當今原子彈令地球處在達摩克利斯之劍下面一樣，被寄予厚望的二十一世紀三大尖端技術(shù)之一的人工智能可能有過之而不及。人工智能有著廣闊的前景，是未來人類生產(chǎn)發(fā)展的主要推動力之一，同時隱憂也如影隨形。話說回來，當前的人工智能雖然已經(jīng)經(jīng)過了半個多世紀的發(fā)展，但是還有漫長崎嶇的道路要走。人類對科技的追求是狂熱的，但是一定要進行必要的約束，這樣才能使人類在享受高科技帶來的福利的同時遠離它們帶來的危害。